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def _read32(bytestream): dt = np.dtype(np.uint32).newbyteorder('>') return np.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)[0] 解释本段代码

时间: 2024-04-18 21:29:40 浏览: 143
这段代码是一个函数 `_read32`，它接收一个 `bytestream` 参数，该参数是一个可读的字节流对象。代码的功能是从字节流中读取4个字节，并将其解析为一个无符号32位整数。 首先，函数使用 `np.dtype` 创建了一个数据类型对象 `dt`，该对象表示一个无符号32位整数，并通过 `newbyteorder` 方法设置字节顺序为大端序（big-endian）。 然后，函数调用 `bytestream.read(4)` 从字节流中读取4个字节，并使用 `np.frombuffer` 将读取的字节转换为一个数组，数组的数据类型为之前定义的 `dt`。最后，函数返回数组中的第一个元素，即解析得到的无符号32位整数。 这段代码的作用是将字节流中的4个字节解析为一个无符号32位整数，并返回该整数值。
相关问题

# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

这是一个包含各种常用神经网络函数的 Python 代码。其中 identity_function 表示恒等函数，step_function 表示阶跃函数，sigmoid 和 sigmoid_grad 表示 sigmoid 函数及其导数，relu 和 relu_grad 表示 ReLU 函数及其导数，softmax 表示 softmax 函数，mean_squared_error 和 cross_entropy_error 表示均方误差损失函数和交叉熵损失函数，softmax_loss 表示将 softmax 函数和交叉熵损失函数合并成一个层。 这些函数在神经网络的训练和测试中都有重要作用。例如，sigmoid 函数常被用于神经网络中的神经元激活函数，用于二分类任务的预测；ReLU 函数则常被用于卷积神经网络中的卷积层激活函数，用于提取图像特征；softmax 函数则常被用于神经网络中的输出层激活函数，用于多分类任务的预测。损失函数则常被用于评估神经网络的性能，用于反向传播算法的求解。

def extract_labels(filename): """Extract the labels into a 1D uint8 numpy array [index].""" print('Extracting', filename) with gzip.open(filename) as bytestream: magic = _read32(bytestream) if magic != 2049: raise ValueError( 'Invalid magic number %d in MNIST label file: %s' % (magic, filename)) num_items = _read32(bytestream) buf = bytestream.read(num_items) labels = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8) return dense_to_one_hot(labels) 解释这段代码

这段代码定义了一个名为 `extract_labels` 的函数，用于从MNIST标签文件中提取标签，并将其返回为一个1维的无符号8位整数（uint8）的NumPy数组。 函数接收一个参数 `filename`，表示要提取标签的文件名。 首先，函数打印一条提取文件的提示信息。 接下来，使用 `gzip.open` 打开文件，并使用 `with` 语句确保文件在使用后被正确关闭。 在打开的文件流中，调用 `_read32` 函数读取4个字节，解析为一个魔数值（magic number）。如果魔数值不等于2049，则抛出一个 `ValueError` 异常，表示标签文件的魔数值无效。 然后，调用 `_read32` 函数读取4个字节，解析为一个表示标签数量的整数值。 接着，通过读取字节流的 `num_items` 字节数，在缓冲区 `buf` 中读取相应数量的字节。 然后，使用 `np.frombuffer` 将缓冲区解析为一个NumPy数组，数据类型为无符号8位整数（uint8），并将其赋值给变量 `labels`。 最后，函数调用之前定义的 `dense_to_one_hot` 函数，将提取到的标签数组传递给它，将密集表示的标签转换为独热编码的形式，并返回转换后的结果。 总结起来，这段代码定义了一个函数，用于从MNIST标签文件中提取标签，并将其转换为独热编码的形式返回。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class Beamsplitter: def __init__(self, mode1, mode2, theta, phi): self.mode1 = mode1 self.mode2 = mode2 self.theta = theta self.phi = phi def __repr__(self): repr = "\n Beam splitter between modes {} and {}: \n Theta angle: {:.2f} \n Phase: {:.2f}".format( self.mode1, self.mode2, self.theta, self.phi ) return repr class Interferometer: def __init__(self): self.BS_list = [] self.output_phases = [] def add_BS(self, BS): self.BS_list.append(BS) def add_phase(self, mode, phase): while mode > np.size(self.output_phases): self.output_phases.append(0) self.output_phases[mode - 1] = phase def count_modes(self): highest_index = max([max([BS.mode1, BS.mode2]) for BS in self.BS_list]) return highest_index def calculate_transformation(self): N = int(self.count_modes()) U = np.eye(N, dtype=np.complex128) for BS in self.BS_list: T = np.eye(N, dtype=np.complex128) T[BS.mode1 - 1, BS.mode1 - 1] = np.exp(1j * BS.phi) * np.cos(BS.theta) T[BS.mode1 - 1, BS.mode2 - 1] = -np.sin(BS.theta) T[BS.mode2 - 1, BS.mode1 - 1] = np.exp(1j * BS.phi) * np.sin(BS.theta) T[BS.mode2 - 1, BS.mode2 - 1] = np.cos(BS.theta) U = np.matmul(T, U) while np.size(self.output_phases) < N: self.output_phases.append(0) D = np.diag(np.exp([1j * phase for phase in self.output_phases])) U = np.matmul(D, U) return U def draw(self, show_plot=True): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() N = self.count_modes() mode_tracker = np.zeros(N) for ii in range(N): plt.plot((-1, 0), (ii, ii), lw=1, color="blue") for BS in self.BS_list: x = np.max([m

return np.array([[t, r], [-r, t]]) / np.sqrt(2) def apply(self, input_field): matrix = self.transformation_matrix() output_field = np.dot(matrix, input_field.reshape(-1, 1)) return output_field....

def packet_to_sparse_array(packet, max_length=1480): arr = np.frombuffer(raw(packet), dtype=np.uint8)[0: max_length] #/ 255 if len(arr) < max_length: pad_width = max_length - len(arr) arr = np.pad(arr, pad_width=(0, pad_width), constant_values=0) return arr解释

- **示例**：若数据包为b'\x01\x02\x03'，执行np.frombuffer(packet, dtype=np.uint8)会得到数组array([1, 2, 3], dtype=uint8)[^2]。 - **意义**：将原始字节映射为可计算的数值，便于后续处理。 #### 2. ...

运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda...

class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self, filepath):xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len 对上述代码进行注释

xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32) # 获取数据集的总样本数（行数） self.len = xy.shape[0] # 提取特征数据：除最后一列外的所有列 # torch.from_numpy() 将NumPy数组转换为...

def load_cora(): path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True) idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这是一个函数，用于从Cora数据集的原始数据文件中加载数据。它返回特征、节点索引映射、邻接矩阵和标签。具体来说，它使用numpy库中的genfromtxt函数从包含节点特征和标签的文件中加载数据；使用coo_matrix函数从...

class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self, filepath): xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] # shape(多少行，多少列) self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len

这是一个名为DiabetesDataset的...在构造函数中，使用numpy库的loadtxt函数从指定路径的文件中读取数据，数据以逗号分隔，数据类型为float32。读取的数据被存储在变量xy中。self.len被赋值为xy的行数，即数据集的大小。

import time from typing import Any, Optional import numpy as np import zmq from agent.schema import RobotObsShape from dataclasses import dataclass, field class LowLevelRobotConnectionConfig: host: str = field(default="localhost") port: str = field(default="15558") timeout: int = field(default=1000) max_retries: int = field(default=5) delay: float = field(default=0.5) controller: Optional[Any] = field(default_factory=lambda: None) DOC = ''' controller 需要实现 get_obs 和 act 方法。例如： class Controller: def __init__(self, rgb, right_cam_img, right_state): self.rgb = rgb self.right_cam_img = right_cam_img self.right_state = right_state def get_obs(self) -> dict: """ { "rgb" np.ndarray (480, 640, 3), np.uint8 "right_cam_img" np.ndarray (360, 480, 3), np.uint8 "right_state" np.ndarray (7,), np.uint8 } Returns: _type_: _description_ """ return { "rgb": self.rgb, "right_cam_img": self.right_cam_img, "right_state": self.right_state, } def act(self, actions: np.ndarray) -> None: print(f"Executing...") print(f"Executed action: {actions}") ''' class LowLevelRobotConnection: def __init__(self, config): self.host = config.host self.port = config.port self.addr = f"tcp://{self.host}:{self.port}" # self.timeout = config.timeout self.max_retries = config.max_retries self.delay = config.delay self.is_connected = False self.controller = config.controller def _connect(self): print(f"INFO: Robot service connected to server at port {self.port}") self.context = zmq.Context() # 新建上下文 self.socket = self.context.socket(zmq.REQ) # 新建套接字 self.socket.connect(self.addr) self.is_connected = True def _close(self): # if self.context is not None: # self.context.term() print("INFO: context terminated") if self.socket is not None: self.socket.close() print("INFO: socket closed") self.is_connected = False def send_obs(self, obs: bytes) -> bool: fired = False for _ in range(self.max_retries): try: if not self.is_connected: self._connect() fired = True print("INFO: send observation") self.socket.send(obs) break except zmq.Again: print("ERROR: Timeout") self._close() if not fired: print("ERROR: Failed to fire observation to server") self._close() return False print("INFO: observation fired") return True def get_actions(self) -> Optional[np.ndarray]: for _ in range(self.max_retries): try: if not self.is_connected: self._connect() print("INFO: send action request") message = self.socket.recv(copy=False) print(f"INFO: recerved msg size: {len(message)}") if len(message) != RobotObsShape.TOTAL_ACTIONS_SIZE: print( f"ERROR: Invalid message size as {len(message)}, required {RobotObsShape.TOTAL_ACTIONS_SIZE} bytes" ) continue actions = np.frombuffer(message.buffer, dtype=np.float32).reshape( (RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE) ) print("INFO: received action") break except zmq.Again: print("ERROR: Timeout") self._close() if actions is None: print("ERROR: Failed to retrieve action from server") return None return actions def run(self) -> None: while True: user_input = input("Press <Enter> to start, <q> to quit.") obs = self.get_obs() if not self.send_obs(obs): print("ERROR: Failed to send observation") continue actions = self.get_actions() if actions is None: print("ERROR: Failed to retrieve action from server") continue self.act(actions) time.sleep(self.delay) def step(self) -> None: obs = self.get_obs() if obs is None: print("ERROR: Failed to retrieve image") return if not self.send_obs(obs): print("ERROR: Failed to send observation") return actions = self.get_actions() if actions is None: print("ERROR: Failed to retrieve action from server") return self.act(actions) def get_obs(self) -> bytes: """获取观察的内容。头部、腕部图像、关节角度和灵巧手状态。 Returns: bytes: 字节流 """ obs = self.controller.get_obs() # head_image = np.zeros(RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8) # wrist_image = np.zeros(RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8) # state = np.zeros(RobotObsShape.STATE_SHAPE, dtype=np.float32) obs = ( obs["rgb"].tobytes() + obs["right_cam_img"].tobytes() + obs["right_state"].tobytes() ) return obs def act(self, actions: np.ndarray) -> None: """执行六个策略预测的动作。 Args: actions (np.ndarray): 形状为 (6, 7) """ assert actions.shape == RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE, ( f"Expected actions shape {RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE}, got {actions.shape}" ) print(f"INFO: actions: {actions}") if __name__ == "__main__": class Controller: def get_obs(self) -> dict: return { "rgb": np.zeros(RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8), "right_cam_img": np.zeros( RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8 ), "right_state": np.zeros(RobotObsShape.STATE_SHAPE, dtype=np.float32), } config = dict( host="wujingdp.xyz", port=15558, timeout=2, max_retries=5, delay=0.5, controller=Controller(), ) r = LowLevelRobotConnection(config) r.run() 全文注释

"right_cam_img": np.zeros(RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8), "right_state": np.zeros(RobotObsShape.STATE_SHAPE, dtype=np.float32), } def act(self, actions: np.ndarray) -> None: ...

import numpy as np def frame2mat(frameBuffer): """将帧信息转换为numpy的矩阵对象，后续可以通过opencv的cvtColor转换为特定的图像格式""" frame, buffer = frameBuffer bits = np.uint8 if (frame.bits == Bits.BITS_8) else np.uint16 shape = None if frame.format >= ImageFormat.FORMAT_MONO and frame.format <= ImageFormat.FORMAT_BAYER_RG: shape = 1 elif frame.format == ImageFormat.FORMAT_BGR24 or frame.format == ImageFormat.FORMAT_RGB24: shape = 3 elif frame.format == ImageFormat.FORMAT_BGR32 or frame.format == ImageFormat.FORMAT_RGB32: shape = 4 else: return None mat = np.ndarray(shape=(frame.iHeight, frame.iWidth, shape), dtype=bits, buffer=buffer) return mat帮我优化

1. 将np.uint8和np.uint16定义为常量，避免在函数调用时重复创建。 2. 通过字典存储格式信息和对应的shape，避免使用大量的if-else语句。 3. 将np.ndarray的shape参数修改为元组类型，避免在函数调用时创建新的元组...

这是函数def Read_Data(path, type): path = path+type X_data = pd.read_csv(path + "/Signals/X_"+type+".txt", header=None).values Y_data = pd.read_csv(path + "/Signals/Y_"+type+".txt", header=None).values X_test = np.zeros((len(X_data), 600)) Y_test = np.zeros((len(Y_data), 600)) label = pd.read_csv(path + "/label_"+type+".csv", header=None).values for i in range(1, len(X_test)): temp = np.array(X_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) X_test[i, :] = temp[0:] temp = np.array(Y_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) Y_test[i, :] = temp[0:] n_step = 600 n_channel = 2 data = np.zeros((len(X_test), n_step, n_channel)) for i in range(len(X_test)): data[i, :, 0] = X_test[i, :n_step] data[i, :, 1] = Y_test[i, :n_step] data = standardize(data) data = Normalize(data) data = torch.from_numpy(data).to(device).float() label = torch.from_numpy(label).to(device) return data, label

这是一个 Python 函数，用于读取数据并进行标准化和归一化处理。它需要传入两个参数：路径和类型。函数会读取指定路径下的 X 和 Y 信号数据以及标签数据，并将它们合并成一个三维数组。最后，函数会将数据转换为 ...

import socket import cv2 import numpy as np import struct SERVER_IP = '127.0.0.1' SERVER_PORT = 12345 BUFFER_SIZE = 4096 class ModelViewerClient: def __init__(self): self.sock = None self.window_name = '3D Render' self.current_layer = 0 self.total_layers = 1 self._connect() def _connect(self): try: self.sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.sock.settimeout(20.0) print(f"连接服务器 {SERVER_IP}:{SERVER_PORT}...") self.sock.connect((SERVER_IP, SERVER_PORT)) self.total_layers = struct.unpack('!I', self.sock.recv(4))[0] print(f"已连接，总组件数: {self.total_layers}") return True except ConnectionRefusedError: print(f"连接被拒绝，请确保服务器已启动") return False except Exception as e: print(f"连接错误: {e}") return False def _send_data(self, layer_idx): try: rotation = np.eye(4, dtype=np.float32) data = rotation.tobytes() data += struct.pack('!I', layer_idx) self.sock.sendall(struct.pack('!I', len(data)) + data) print(f"数据发送成功，请求层级: {layer_idx}") return True except Exception as e: print(f"发送失败: {e}") return False def _receive_image(self): try: size_bytes = self.sock.recv(4) if len(size_bytes) != 4: print("接收图像大小失败") return None data_size = struct.unpack('!I', size_bytes)[0] received = bytearray() while len(received) < data_size: chunk = self.sock.recv(min(BUFFER_SIZE, data_size - len(received))) if not chunk: print("接收图像数据失败") return None received.extend(chunk) img = np.frombuffer(received, dtype=np.uint8) img = img.reshape(480, 640, 3) print("图像接收成功") return img except socket.timeout: print("接收数据超时") return None except Exception as e: print(f"接收失败: {e}") return None def run(self): if not self.sock: return try: layer_idx = 0 while layer_idx < self.total_layers: if self._send_data(layer_idx): img = self._receive_image() if img is not None: cv2.imshow(self.window_name, img) print(f"显示层级: {layer_idx + 1}/{self.total_layers}, 按任意键继续...") cv2.waitKey(0) layer_idx += 1 else: print(f"接收图像失败，层级: {layer_idx}") # 跳过无效层，继续请求下一层 layer_idx += 1 else: print(f"发送请求失败，层级: {layer_idx}") break except KeyboardInterrupt: print("用户中断") finally: if self.sock: self.sock.close() cv2.destroyAllWindows() print("客户端已关闭") if __name__ == '__main__': client = ModelViewerClient() client.run()这个你也读一下

<think>好的，我现在需要分析用户提供的Python代码，并按照他们的要求回答问题。用户提供的代码是一个3D模型查看器的客户端程序，使用... img = np.frombuffer(received, dtype=np.uint8).reshape(480, 640, 3)

try: buf = fig.canvas.tostring_rgb() except AttributeError: fig.canvas.draw() buf = fig.canvas.tostring_rgb() cols, rows = fig.canvas.get_width_height() img_array = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8).reshape(rows, cols, 3) result = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR) plt.close()

接下来，使用 np.frombuffer() 将 RGB 字符串转换为 np.uint8 类型的数组，并通过 reshape() 方法将其重塑为原始图像的形状。最后，使用 cv2.cvtColor() 将 RGB 图像转换为 BGR 格式（OpenCV 默认使用 BGR ...

class MyPerceptron: def __init__(self): self.w = np.ones(len(data[0]) - 1, dtype=np.float32) self.b = 0 self.l_rate = 0.1 # self.data = data def sign(self, x, w, b): y = np.dot(x, w) + b return y def fit(self, X_train, y_train): is_wrong = False while not is_wrong: wrong_count = 0 for d in range(len(X_train)): X = X_train[d] y = y_train[d] if y * self.sign(X, self.w, self.b) <= 0: self.w = self.w + self.l_rate * np.dot(y, X) self.b = self.b + self.l_rate * y wrong_count += 1 if wrong_count == 0: is_wrong = True return 'My Perceptron Model!' def score(self): pass

这段代码是一个简单的感知器（Perceptron）模型的实现。感知器是一种二分类的线性分类模型，它通过计算输入特征与权重的线性组合，并加上一个偏置项，将结果通过一个阈值函数（sign函数）映射到输出类别上。...

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM，迭代器使用arpack

t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # 获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， # 并为阈值奇异值创建...

class Logistic_Regression: def __init__(self, lr_rate = 0.01, max_iter = 100000, tol = 1e-2 ): self.lr_rate = lr_rate self.max_iter = max_iter self.tol = tol self.w = None def preprocessing(self, x): row = x.shape[0] y = np.ones(row).reshape(row, 1) x_prepro = np.hstack((x, y)) return x_prepro def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def fit(self, x_train, y_train): X = self.preprocessing(x_train) y = y_train.T self.w = np.array([[0] * X.shape[1]], dtype = float) k = 0 for loop in range(self.max_iter): z = np.dot(X, self.w.T) grad = X * (y - self.sigmoid(z)) grad = grad.sum(axis = 0) if (np.abs(grad) < self.tol).all(): break else: self.w += self.lr_rate * grad k += 1 print("最终的迭代次数为：".format(k)) print("最终的梯度为：".format(grad)) print("最终的权重为：".format(self.w[0])) return self.w[0] def predict(self, x): p = self.sigmoid(np.dot(self.preprocessing(x), self.w.T )) print("Y = 1的概率被估计为：{}".format(p[0][0])) p[np.where(p > 0.5)] = 1 p[np.where(p < 0.5)] = 0 return p def score(self, x, y): y_c = self.predict(x) error_rate = np.sum(np.abs(y_c - y.T)) / y_c.shape[0] return 1 - error_rate

这是一个逻辑回归的类，包含了预处理、sigmoid函数、拟合、预测和评分等方法。其中，预处理方法将输入的x矩阵增加一列全为1的列，sigmoid函数是逻辑回归中的激活函数，拟合方法使用梯度下降法来更新权重，预测方法将...

class GuidedBackpropReLUModel: def init(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.class.name == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def call(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决，代码如何修改

one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda...

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了，导致会出现报错信息为：cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py)，将这段代码修改为使用最新版的scipy包

好的，将使用最新版的scipy包进行修改。首先需要将代码中的is_pydata_spmatrix替换为isspmatrix_csr。同时需要将代码开头的导入语句修改为from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy....

五大常用算法总结

1. 分治法 分而治之，把一个复杂问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解。 原问题的解即子问题的解的合并。（子问题递归） 1）最优子结构，可以用分治。 2）子问题的解可以合并为原问题的解。（无法合并的话，就用贪心，或动态规划） 3）子问题相互独立，如果重复的话，会降低效率。 应用：递归，汉诺塔问题， 快速排序，归并排序。 2. 动态规划...
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