[-1]),initializer='glorot_uniform',trainable=True)self.b=self.add_weight(name='attention_bias',shape=(input_shape[-1],),initializer='zeros',trainable=True)super(Attention,self).build(input_shape)defcall(self,x):# 打分函数 e=K.tanh(K.dot(x,self.W)+self.b)# 计算注意力权重 a=K....
return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b) def __add__(self,other): return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b) v1 = Vector(2,10) v2 = Vector(5,-2) print (v1 + v2) 以上代码执行结果如下所示: Vector(7,8)...
第七个参数,int类型dtype,输出列阵的可选深度,有默认值-1.当两个输入数组具有相同的深度时,这个参数设置为-1。 2)数学公式表达:用addWeighted函数计算以下两个数组(src1和src2)的加权和,得到结果输出给第四个参数,也就是addWeight函数的作用的矩阵的表达式: dst = src[I]*alpha + src[I]*beta + gamma; ...
import tensorflow as tf class RootMeanSquaredError(keras.metrics.Metric): # ❶ def __init__(self, name="rmse", **kwargs): # ❷ super().__init__(name=name, **kwargs) # ❷ self.mse_sum = self.add_weight(name="mse_sum", initializer="zeros")# ❷ self.total_samples = se...
self.weight = weight# 两个对象的长相加,宽不变.返回一个新的类def__add__(self, others):returnMyClass(self.height + others.height, self.weight + others.weight)# 两个对象的宽相减,长不变.返回一个新的类def__sub__(self, others):returnMyClass(self.height - others.height, self.weight - ...
[-1]), initializer='glorot_uniform', trainable=True)self.b =self.add_weight(name='attention_bias', shape=(input_shape[-1],), initializer='zeros', trainable=True)super(Attention,self).build(input_shape)defcall(self, x):# 打分函数e = K.tanh(K.dot(x,self.W) +self.b)# 计算注意力...
add_weighted_edges_from方法能够接受(起点,终点,权重)作为元素的序列。推荐这种方法。 方法二 add_edge方法可以添加weight参数。 方法三 类索引方法,在修改权重时非常有用。 添加权重标签 按照上述三个方法添加的边权重,将被记录在边属性下,我们可以通过G.edges(data=True)方法来查看: ...
weight (string or function):参数为字符串(string)时,按该字符串查找边的属性作为权重;如果该字符串对应的边属性不存在,则权重置为1;参数为函数时,边的权重是函数的返回值。 返回值: dijkstra_path() 的返回值是最短加权路径中的节点列表,数据类型为list。
add_weight =0error = []whilei <= num:str=input() ls.append(str) i = i +1forkinrange(len(ls)):ifls[k][:-1].isdigit():fortinrange(len(ls[k]) -1): add_weight = add_weight +int(ls[k][t])*weight[t] res = add_weight %11ifM[res] == ls[k][-1]:continueelse: ...
G.add_edge(1,3,weight=0.9)#添加边,起点为1,终点为2,权重值为0.9 G.add_edge('y','x',function=math.cos)#Edge attributes can be anything G.add_edges_from([(1,2),(1,3)]) G.add_weight_edges_from([('x','y',1.0)])#第三个输入量为权值#也可以list = [[('a','b',5.0),('...