sum(y ** 2, axis=1)
时间: 2023-10-21 14:21:04 浏览: 28
sum(y ** 2, axis=1)表示对y的每一行进行平方后求和。根据引用[1],如果y是一个二维数组,那么对于axis=1,就是对每一行进行求和。具体实现可以使用NumPy库中的np.sum函数,代码如下所示:
np.sum(y**2, axis=1)
这将返回一个一维数组,其中每个元素是对应行的平方和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python NumPy中sum()函数详解 axis与keepdims图解](https://blog.csdn.net/yl_best/article/details/102605033)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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将谢列代码改为适合tensorflow2.0版本的keras代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) return mse + contractive
以下是适用于TensorFlow 2.0版本的Keras代码:
```python
import tensorflow.keras.backend as K
def contractive_loss(model, lam=1e-4):
def loss(y_true, y_pred):
mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1)
W = model.get_layer('encoded').get_weights()[0] # N x N_hidden
W = K.transpose(W) # N_hidden x N
h = model.get_layer('encoded').output
dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden
contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1)
return mse + contractive
return loss
```
使用方式:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss=contractive_loss(model))
```
其中,`model`是你的Autoencoder模型。
distances = np.sqrt(np.sum(((X_train - np.tile(Y_test[i],(X_train.shape[0],1)))**2),axis = 1))
这段代码是计算两个数组之间的欧氏距离。让我为你解释一下它的具体步骤:
1. `np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1))`:这一部分使用 `np.tile` 函数来复制 `Y_test[i]`,使其与 `X_train` 的行数相同。这样做是为了能够进行元素之间的逐个比较。
2. `(X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1)))**2`:这一部分计算 `X_train` 中每个元素与 `Y_test[i]` 中对应元素的差值,并将差值平方。
3. `np.sum(((X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1)))**2), axis=1)`:这一部分对上一步得到的差值平方进行求和,沿着轴 1(即行)进行求和。
4. `np.sqrt(np.sum(((X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1)))**2), axis=1))`:最后一步是对上一步得到的和进行开方运算,得到欧氏距离。
这段代码的目的是计算 `Y_test[i]` 与 `X_train` 中每个样本之间的欧氏距离,并将结果存储在名为 `distances` 的数组中。
希望能够帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。