sum(dim=1)) def forward(self, data): z = self.encode(data.x, data.edge_index) return self.decode(z, data.edge_index) # 模型训练和评估代码略 4. 图对抗网络(Graph GANs) 图对抗网络通过生成对抗网络(GAN)的框架来处理图结构数据,生成高质量的图数据表示。 以
# 基础模型的前向传递函数 def forward(self, idx, targets=None): # 嵌入层将字符索引转换为向量 x = self.embedding(idx) # 线性层用于建模特征之间的关系 a = self.linear(x) # 应用softmax激活以获得概率分布 logits = F.softmax(a, dim=-1) # 如果提供了目标,则计算并返回交叉熵损失 if targets...
sum() - 1] 该论文中的优化算法采用实数编码的加速遗传算法,本次直接使用 scikit-opt 的遗传算法模块。 ga = GA(func=ppr, n_dim=4, size_pop=100, max_iter=500, prob_mut=0.001, lb=[-1, -1, -1, -1], # 下限 ub=[1, 1, 1, 1], # 上限 constraint_eq=constraint_eq # 线性约束,a...
from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense# 创建一个简单的神经网络model = Sequential()model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))model.add(Dense(8, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))# 编译模型model.compile(loss='binary_crossentropy'...
loss = pos_sim / (sim_matrix.sum(dim=1) - pos_sim) loss = - torch.log(loss).mean() return loss 如果要用生成的负样本进行对比,代码如下: 代码语言:txt AI代码解释 def info_nce_loss(self, features): labels = torch.cat([torch.arange(self.args.batch_size) for i in range(self.args....
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() accuracy = correct / min(len(valid_loader.dataset), N_VALID_EXAMPLES) trial.report(accuracy, epoch) # Handle pruning based on the intermediate value. if trial.should_prune(): raise ...
array([[1, 2], [3, 4]]) # 对多维数组中的所有元素求和,得到一个标量值 scalar_value = np.sum(multi_dim_array) 方法三:使用numpy.ndarray.item()方法如果你确定你的数组只有一个元素,并且想要将其转换为标量值,你可以使用numpy.ndarray.item()方法。这将返回数组中存储的单个值。 import numpy as ...
理解方式: [i:j:s] 也就是,两个冒号分割了三个数i,j,s i是起始位置 j是终止位置(最终序列里边不包含终止位置) s就是step,步长 重点: 当写两个冒号的时候, [::-1],相当于省略了i,j,也就是取所有的i和j,但是步长为-1,也就是倒序 同理,[::-2]就是步长为-2,也就
python的dicom_hhmmss函数 python中dim 目录 一、dim的定义 二、dim 的理解 三、举例 torch.argmax() sum() cumsum() 一、dim的定义 TensorFlow对张量的阶、维度、形状有着明确的定义,而在pytorh中对其的定义却模糊不清,仅仅有一个torch.size()的函数来查看张量的大小(我理解的这个大小指的就是TensorFlow对...
其中x∈ℝnt5y= 1。 我们无法访问所有这些数据,只能访问一个子集S∈D。使用S,我们的任务是生成一个实现函数f:x→y的计算过程,这样我们就可以使用f对未知数据进行预测(xi,yI)∉s让我们把U∈D表示为一组看不见的数据——即(xi,yI)∉s和(xi ...