img_noisy_torch = torch.from_numpy(img_resh_DN).view(1,p1,nr1,nc1).type(dtype)

这行代码是将一个经过降噪处理后的图像数据转换为 torch 张量，并进行相应的形状变换和数据类型转换。具体来说，它将一个形状为 (p1, nr1, nc1) 的 NumPy 数组 img_resh_DN 转换为一个形状为 (1, p1, nr1, nc1) 的 torch 张量 img_noisy_torch，并将数据类型转换为 dtype。

相关问题

fim_noisy = np.zeros_like(fim)

这段代码的作用是创建一个与fim数组大小相同的全零数组fim_noisy，用于保存添加噪声后的频繁项集。

具体来说，前面的代码通过向fim_k添加一定的噪声得到了添加噪声后的频繁项集fim_k_noisy。而这段代码则是在创建一个新的数组fim_noisy，用于保存fim_k_noisy的值。由于fim_noisy是一个全零数组，因此需要将fim_k_noisy的值赋给fim_noisy。这样，就得到了一个添加噪声后的频繁项集fim_noisy，其中每个项都经过了一定的随机扰动，保护了频繁项集的隐私。

fim_k_noisy = fim_k + noise fim_noisy = np.zeros_like(fim)

这段代码的作用是为频繁项集添加噪声。其中，fim_k_noisy表示添加噪声后的频繁项集，fim_k表示原始的频繁项集，noise表示添加的噪声。而fim_noisy则是一个和fim_k_noisy相同大小的数组，用于保存添加噪声后的频繁项集。

具体来说，该代码实现了差分隐私中的拉普拉斯机制，通过向每个项添加一定的拉普拉斯噪声来保护频繁项集的隐私。添加的噪声大小可以通过隐私预算和敏感度来确定。

在代码实现中，首先创建一个和fim_k相同大小的数组fim_k_noisy，然后将fim_k和noise相加得到fim_k_noisy。最后创建一个和fim_k_noisy相同大小的数组fim_noisy，将fim_k_noisy的值赋给fim_noisy，用于保存添加噪声后的频繁项集。