说明:dim=0,指定行,行是可变的,列是不变,所以就是同一列中,每一个行的比较,所以a.sum(dim = 0),第一列的和就是3,第二列的和就是5,第三列的和就是7. 同理,a.sum(dim=1),指定列,列是可变的,行是不变的,所以就是同一列之间的比较或者操作,所以第一行的求和是3,第二行的求和是12 cumsum()...
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。 以下是一个简单的图对抗网络代码示例:...
softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，所有概率的和将等于1。python实现 defsoftmax(x):shift_x = x-np.max(x) # 防止输入增大时输出为nanexp_x = np.exp(shift_x)returnexp_x/np.sum(exp_x)PyTorch封装的Softmax()函数 dim参数：dim为0时，对所有数据进行softm...
异常检测(Anomaly detection)是机器学习的常见应用,其目标是识别数据集中的异常或不寻常模式。尽管通常被归类为非监督学习问题,异常检测却具有与监督学习相似的特征。在异常检测中,我们通常处理的是未标记的数据,即没有明确的标签指示哪些样本是异常的。相反,算法需要根据数据本身的特征来确定异常。这使得异常检测成为一项...
['gender']]),axis=1)df1.sort_values(by="w1",ascending=False,inplace=True)df1['if_pay']=abs(np.sort(-s1))df1_temp=df1.groupby(['ch','level','gender'])['if_pay'].agg(['count','sum']).reset_index()df1_temp.columns=['ch','level','gender','users','pays']df1_temp['...
1、非0值数量 countNonZero countNonZero()用来统计元素值为非0值的像素点个数。 接口形式: cv2.countNonZero(src) -> retval 参数含义: src:输入图像,必须为单通道图像; retval:非零像素值个数 下面是一个统计lena灰度图和一个5×5对角矩阵中非零元素数量的例子: ...
class Master: def __init__(self, lengths, demands, W) -> None: self.M, self.lengths, self.demands, self.W = len(lengths), lengths, demands, W self.n_col, self.n_dim = 0, 0 def create_model(self): self.x = [] self.model = gp.Model("Master") self.__set_vars() self....
(input_shape) def call(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.softmax(e, axis=1) # 加权求和 output = x * a return K.sum(output, axis=1) def compute_output_shape(self, input_shape): return input_shape[0], input_shape[-...
new_Tensor1 = torch.unsqueeze(ones_Tensor, dim=0) print('new Tensor 1 shape: ', new_Tensor1.shape) new_Tensor2 = torch.unsqueeze(ones_Tensor, dim=1) print('new Tensor 2 shape: ', new_Tensor2.shape) 1. 2. 3. 4. 5.
ff_rms = torch.linalg.norm(x, dim=(1,2)) * x[0].numel() ** -.5 # 使用RMS对输入张量'x'进行归一化 raw = x / ff_rms.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # 使用可学习参数'scale'对归一化后的张量进行缩放 return self.scale[:x.shape[1], :].unsqueeze(0) * raw ...