np.array([loss(a,b) for a,b in zip(np.ravel(A), np.ravel(B))])
时间: 2023-12-03 12:02:10 浏览: 163
这行代码的作用是计算两个矩阵 A 和 B 的元素级别的损失值。具体来说,它将矩阵 A 和矩阵 B 拉成一维向量,并对应位置上的元素求损失值,最终返回一个包含所有元素损失值的 numpy 数组。其中,np.ravel() 函数将矩阵 A 和矩阵 B 拉成一维向量,zip() 函数将这两个向量逐元素配对,loss() 函数计算每对元素的损失值。
相关问题
import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子,保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错
在代码的第11行,报错是因为 x 中的索引应该是整数类型,而不是浮点数类型。在这行代码中,索引 `x[rand_idx, :]` 访问的是 x 中的第 rand_idx 行。但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型,因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。
为了修复这个错误,可以将第11行代码修改为以下形式:
```python
x_i = x[int(rand_idx), :].reshape(1, -1)
```
这样就会将 rand_idx 转换为整数类型,然后使用整数索引来访问 x 中的行。
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