hidden_rep, cls_head = model(token_ids, attention_mask=attention_mask)

时间: 2023-06-08 14:07:12 浏览: 115
好的,你的第一个问题是关于ChitGPT的hidden_rep和cls_head的输出。这个问题涉及到ChitGPT的内部机制,hidden_rep是指ChitGPT在经过输入后得到的隐层表示,cls_head是指ChitGPT中用于分类任务的头部部分的输出。这两个输出可以用于各种自然语言处理任务,例如文本分类、语言模型预测等等。希望能够解答你的问题。
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hidden_rep, cls_head = model(token_ids, attention_mask=attention_mask)。hidden_rep内容

是模型对输入的token_ids进行编码后得到的隐藏状态。它将被用作生成下一个词语的依据。而cls_head是模型对输入的token_ids中的第一个标记(通常是[CLS])进行编码后得到的特殊的向量,它用于分类和序列级任务。

if self.layer_norm: node_rep = self.layer_norm_weight(node_rep)

这段代码表示如果 `self.layer_norm` 为真,则对节点特征 `node_rep` 进行层归一化操作。 层归一化是一种常用的技术,用于提升神经网络的训练效果和泛化能力。它将每个样本在特征维度上进行归一化,使得每个特征的分布具有相似的均值和方差。 在这段代码中,`self.layer_norm_weight` 是一个层归一化操作函数,它接受节点特征 `node_rep` 作为输入,并对其进行归一化。归一化后的节点特征将替代原始的节点特征 `node_rep`,成为后续操作的输入。 层归一化可以提升网络的稳定性和泛化能力,帮助网络更好地学习和表示输入数据。通过对节点特征进行层归一化操作,可以减少特征之间的相关性,有助于网络更好地捕捉数据中的模式和关系。
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base_efron <- function(y_test, y_test_pred) { time = y_test[,1] event = y_test[,2] y_pred = y_test_pred n = length(time) sort_index = order(time, decreasing = F) time = time[sort_index] event = event[sort_index] y_pred = y_pred[sort_index] time_event = time * event unique_ftime = unique(time[event!=0]) m = length(unique_ftime) tie_count = as.numeric(table(time[event!=0])) ind_matrix = matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time)) - t(matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time))) ind_matrix = (ind_matrix == 0) ind_matrix[ind_matrix == TRUE] = 1 time_count = as.numeric(cumsum(table(time))) ind_matrix = ind_matrix[time_count,] tie_haz = exp(y_pred) * event tie_haz = ind_matrix %*% matrix(tie_haz, ncol = 1) event_index = which(tie_haz!=0) tie_haz = tie_haz[event_index,] cum_haz = (ind_matrix %*% matrix(exp(y_pred), ncol = 1)) cum_haz = rev(cumsum(rev(cum_haz))) cum_haz = cum_haz[event_index] base_haz = c() j = 1 while(j < m+1) { l = tie_count[j] J = seq(from = 0, to = l-1, length.out = l)/l Dm = cum_haz[j] - J*tie_haz[j] Dm = 1/Dm Dm = sum(Dm) base_haz = c(base_haz, Dm) j = j+1 } base_haz = cumsum(base_haz) base_haz_all = unlist( sapply(time, function(x){ if else( sum(unique_ftime <= x) == 0, 0, base_haz[ unique_ftime==max(unique_ftime[which(unique_ftime <= x)])])}), use.names = F) if (length(base_haz_all) < length(time)) { base_haz_all <- c(rep(0, length(time) - length(base_haz_all)), base_haz_all) } return(list(cumhazard = unique(data.frame(hazard=base_haz_all, time = time)), survival = unique(data.frame(surv=exp(-base_haz_all), time = time)))) }改成python代码

%% 参数输入 Tf = [0 1.5 0.5 1.6 0.8 1.5 1.9 % 故障检修时间,初始节点设置为0 0 1.4 0.6 1.5 1 1.4 2 ]; h = 2; % 两支维修队 h_state = 11; % 两支维修队初始位置 T_h = [0 2 1 2 0.5 0.8 0.4 0 % 通过最短路径算法计算出来的两故障点之间的最短距离 2 0 0.6 1 2 1.5 1.3 2 1 0.6 0 0.8 1 0.2 0.2 1 2 1 0.8 0 2.3 1.5 1.6 2 0.5 2 1 2.3 0 1 1 0.5 0.8 2 0.2 1.5 1.5 0 0.2 0.8 0.4 1.3 0.2 1.6 1 1.2 0 0.4]; fault_branch = [3 7 28 35 33 8]; % 故障支路 F = fault_branch'; NF = length(fault_branch); % 故障线路数量 %% 决策变量 x_ij_1 = binvar(NF+1, NF+2); % 维修队1路径选择变量 x_ij_2 = binvar(NF+1, NF+2); % 维修队2路径选择变量 u_rep1 = intvar(NF+2,1); % 维修队1维修故障顺序 u_rep2 = intvar(NF+2,1); % 维修队2维修故障顺序 tr_1 = sdpvar(NF+2,1); % 维修队1到达故障点的时间 tr_2 = sdpvar(NF+2,1); % 维修队2到达故障点的时间 %% 约束条件 % 维修队到达故障点的时间 Constraints = []; for i = 1:NF+1 for j = 2:NF+2 if i ~= j Constraints = [Constraints, tr_1(j) == tr_1(i) + x_ij_1(i,j)*Tf(1,i) + x_ij_1(i,j)*T_h(i,j)]; Constraints = [Constraints, tr_2(j) == tr_2(i) + x_ij_2(i,j)*Tf(2,i) + x_ij_2(i,j)*T_h(i,j)]; end end end % 确保每个故障支路只能由一个维修队维修 for i = 1:NF+1 Constraints = [Constraints, sum(x_ij_1(i, :)) + sum(x_ij_2(i, :)) <= 1]; end Constraints = [Constraints, x_ij_1(1,end)==0, x_ij_2(1,end)==0]; % 第一列和最后一列均表示初始节点 % 起点和终点顺序变量设置 Constraints = [Constraints, u_rep1(1) == 0]; Constraints = [Constraints, u_rep2(1) == 0]; Constraints = [Constraints, u_rep1(NF+2) == NF+1]; Constraints = [Constraints, u_rep2(NF+2) == NF+1]; % 起点时间设置为0 Constraints = [Constraints, tr_1(1) == 0]; Constraints = [Constraints, tr_2(1) == 0]; % MTZ消除子回路约束 for i = 1:NF+1 for j = 2:NF+2 if i ~= j Constraints = [Constraints, u_rep1(i) - u_rep1(j) + NF * x_ij_1(i,j) <= NF-1]; Constraints = [Constraints, u_rep2(i) - u_rep2(j) + NF * x_ij_2(i,j) <= NF-1]; end end end %% 目标函数 objective = sum(tr_1+tr_2); %% 设求解器 ops = sdpsettings('verbose', 2, 'solver', 'gurobi','debug',1); ops.gurobi.TimeLimit = 600; % 运行时间限制为10min ops.gurobi.MIPGap = 0.004; % 收敛精度限制为0.004 sol = optimize(Constraints,objective,ops); %% 分析错误标志 if sol.problem == 0 disp('确定性优化(不考虑移动储能预配置)求解成功'); else disp('确定性优化(不考虑移动储能预配置)运行出错'); yalmiperror(sol.problem)%返回在优化中使用错误的代码描述 end [model, recoverymodel] = export(Constraints, objective, sdpsettings('solver','Gurobi+'));%调用gurobi自己的求解方法,输入为yalmip输出的gurobi模型 % iis = gurobi_iis(model); %计算不可约不一致子系统 gurobi_write(model,'TestModel.lp'); %利用gurobi_write函数输出冲突结果 %% 输出结果 tr_1 = value(tr_1); tr_2 = value(tr_2); u_rep1 = value(u_rep1); u_rep2 = value(u_rep2); x_ij_1 = value(x_ij_1); x_ij_2 = value(x_ij_2);

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