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:...
AI代码解释 importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefkl_divergence(mu_q,logvar_q,mu_p,logvar_p):# 计算KL散度kl_div=-0.5*torch.sum(1+logvar_q-logvar_p-(logvar_q.exp()+(mu_q-mu_p).pow(2))/logvar_p.exp(),dim=1)returnkl_div.mean()# 假设有两个正态分布的参数mu_q=torch.ran...
a.sum(dim=0) #列不变,指定行,行是可变的,对每一列中的所有行之间的数值进行求和,比如这个例子中,第一列0+3,第二列1+4,第三列2+5 a.sum(dim=1) #行不变,指定列,列是可变的,对每一行中的所有列之间的数值进行求和,比如这个例子中,第一行0+1+2,第二行3+4+5 >>tensor(15.) >>tensor([3...
print(tensor.dim()) # 维度的数量 命名张量 张量命名是一个非常有用的方法,这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作,大大提高了可读性、易用性,防止出错。 #在PyTorch 1.3之前,需要使用注释 # Tensor[N, C, H, W] images = torch.randn(32, 3, 56, 56) images.sum(dim=1) images.select(d...
1表示是离散的) lb = [0] * Dim # 决策变量下界 ub = [10000] * Dim # 决策变量上界 lbin = [1] * Dim # 决策变量下边界(0表示不包含该变量的下边界,1表示包含),或者写作【1】*3 ubin = [1] * Dim # 决策变量上边界(0表示不包含该变量的上边界,1表示包含) # 调用父类构造方法完成实例化...
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 ...
3.5.1 Matching strategy (匹配策略): 3.5.2 损失函数 3.5.3 Hard negative mining: 3.5.4 小结 loss函数代码分析 对MultiBoxLoss类分段解释 前沿 光知道模型的结构,以及模型最终会输出什么怎么够,你得懂得化劲儿,通过合理的设置损失函数和一些相关的训练技巧,让模型向着正确的方向学习,从而预测出我们想要的结果。
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: ...
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 ...
方法二:使用numpy.sum()函数如果你想要对多维数组中的所有元素进行求和操作,并得到一个标量值,你可以使用numpy.sum()函数。这将返回一个标量值,而不是数组。 import numpy as np # 创建一个多维数组 multi_dim_array = np.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 sca...