def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic)

时间: 2024-04-15 21:25:51 浏览: 144
这段代码是定义了一个名为CellTrack_Model的类，该类继承自PyTorch中的nn.Module类。在类的构造函数`__init__`中，有一系列参数用于初始化模型的各个组件。 - `hand_NodeEncoder_dic`、`learned_NodeEncoder_dic`、`intialize_EdgeEncoder_dic`、`message_passing`和`edge_classifier_dic`是字典类型的参数，用于配置MLP（多层感知机）的各个参数。 - `self.distance`是一个CosineSimilarity类的对象，用于计算余弦相似度。 - `self.handcrafted_node_embedding`、`self.learned_node_embedding`和`self.learned_edge_embedding`是MLP类的对象，用于节点特征嵌入。 - `self.message_passing`是根据`message_passing.target`参数选择相应的类，并使用`message_passing.kwargs`参数进行初始化，用于消息传递。 - `self.edge_classifier`也是一个MLP类的对象，用于边分类。 通过这些组件的初始化，CellTrack_Model类可以进行节点特征嵌入、消息传递和边分类等操作。
相关问题

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是基于输入特征进行分类的，并且使用不同的方法来实现分类功能。此外，该模型还包含了一个MLP网络，用于将输入特征映射到更高维的特征空间中。该模型的输入特征维度为41，输出类别数为5。

def forward(self, x, edge_index, edge_feat): x1, x2 = x x_init = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity1 = self.distance(x_init[src], x_init[trg]) abs_init = torch.abs(x_init[src] - x_init[trg]) x1 = self.handcrafted_node_embedding(x1) x2 = self.learned_node_embedding(x2) x = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity2 = self.distance(x[src], x[trg]) edge_feat_in = torch.cat((abs_init, similarity1[:, None], x[src], x[trg], torch.abs(x[src] - x[trg]), similarity2[:, None]), dim=-1) edge_init_features = self.learned_edge_embedding(edge_feat_in) edge_feat_mp = self.message_passing(x, edge_index, edge_init_features) pred = self.edge_classifier(edge_feat_mp).squeeze() return pred

这段代码是一个类中的 `forward` 方法，用于定义模型的前向传播过程。根据代码的输入和输出，可以推测这是一个图神经网络模型，用于处理图数据的节点分类任务。 具体来说，这个方法执行了以下操作： 1. 将输入 `x` 拆分为 `x1` 和 `x2`。 2. 将 `x1` 和 `x2` 拼接起来，得到 `x_init`。 3. 根据给定的 `edge_index`（表示图中边的连接关系）和 `edge_feat`（边的特征），计算节点之间的相似度 `similarity1` 和节点间特征的绝对差值 `abs_init`。 4. 分别将 `x1` 和 `x2` 通过 `handcrafted_node_embedding` 和 `learned_node_embedding` 进行节点嵌入操作。 5. 将嵌入后的 `x1` 和 `x2` 拼接起来，得到新的特征表示 `x`。 6. 根据给定的 `edge_index`，再次计算节点之间的相似度 `similarity2`。 7. 将多个特征拼接起来，包括 `abs_init`、`similarity1`、`x[src]`、`x[trg]`、`torch.abs(x[src] - x[trg])`、`similarity2`，得到输入边特征 `edge_feat_in`。 8. 使用 `learned_edge_embedding` 对 `edge_feat_in` 进行边特征的嵌入操作，得到初始边特征 `edge_init_features`。 9. 对初始边特征 `edge_init_features` 进行消息传递操作，使用 `message_passing` 方法。 10. 将消息传递后的边特征 `edge_feat_mp` 输入到边分类器 `edge_classifier` 中，得到预测结果 `pred`。 11. 返回预测结果 `pred`。 这段代码展示了一个典型的图神经网络的前向传播过程，其中包括节点嵌入、消息传递和边分类等操作，用于对图数据进行节点分类任务的建模和预测。
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def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

这是一个PyTorch模型的前向传播函数，它接受两个参数：data和org_edge_index。该函数使用GCN（图卷积神经网络）来处理输入数据，并返回一个输出张量。具体实现细节可以参考代码中的注释。

解释下面这段代码： for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

这部分代码是一个Graph Convolutional Network (GCN)的前向函数。首先，对于一个图中每个连接的边，将其变换为针对batch中所有节点的连接边。然后，对于每个节点，通过GCN层和学习到的邻居节点之间的注意力矩阵，将...

class ContrastiveHead(nn.Module): """MLP head for contrastive representation learning, https://arxiv.org/abs/2003.04297 Args: dim_in (int): dimension of the feature intended to be contrastively learned feat_dim (int): dim of the feature to calculated contrastive loss Return: feat_normalized (tensor): L-2 normalized encoded feature, so the cross-feature dot-product is cosine similarity (https://arxiv.org/abs/2004.11362) """ def __init__(self, dim_in, feat_dim): super().__init__() self.head = nn.Sequential( nn.Linear(dim_in, dim_in), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(dim_in, feat_dim), ) for layer in self.head: if isinstance(layer, nn.Linear): weight_init.c2_xavier_fill(layer) def forward(self, x): feat = self.head(x) feat_normalized = F.normalize(feat, dim=1) return feat_normalized

这是一个用于对比学习（contrastive learning）的 MLP 头部（MLP head）模型。在对比学习中，我们需要将输入的特征进行编码，使得相似的样本在编码后的特征空间中距离更近，不相似的样本距离更远。...

out_dict['lap_learned'] = self.x_learned_lap_fake.detach()[0].float().cpu() 解释该段代码

这段代码是将 x_learned_lap_fake 的第一个张量数据通过 detach 方法从计算图中分离出来，并将其转换为浮点数类型，最后将其存储到 out_dict 字典的 lap_learned 键中。

class SynthesisInput(torch.nn.Module): def __init__(self, w_dim, # Intermediate latent (W) dimensionality. channels, # Number of output channels. size, # Output spatial size: int or [width, height]. sampling_rate, # Output sampling rate. bandwidth, # Output bandwidth. ): super().__init__() self.w_dim = w_dim self.channels = channels self.size = np.broadcast_to(np.asarray(size), [2]) self.sampling_rate = sampling_rate self.bandwidth = bandwidth # Draw random frequencies from uniform 2D disc. freqs = torch.randn([self.channels, 2]) radii = freqs.square().sum(dim=1, keepdim=True).sqrt() freqs /= radii * radii.square().exp().pow(0.25) freqs *= bandwidth phases = torch.rand([self.channels]) - 0.5 # Setup parameters and buffers. self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn([self.channels, self.channels])) self.affine = FullyConnectedLayer(w_dim, 4, weight_init=0, bias_init=[1,0,0,0]) self.register_buffer('transform', torch.eye(3, 3)) # User-specified inverse transform wrt. resulting image. self.register_buffer('freqs', freqs) self.register_buffer('phases', phases) def forward(self, w): # Introduce batch dimension. transforms = self.transform.unsqueeze(0) # [batch, row, col] freqs = self.freqs.unsqueeze(0) # [batch, channel, xy] phases = self.phases.unsqueeze(0) # [batch, channel] # Apply learned transformation. t = self.affine(w) # t = (r_c, r_s, t_x, t_y) t = t / t[:, :2].norm(dim=1, keepdim=True) # t' = (r'_c, r'_s, t'_x, t'_y) m_r = torch.eye(3, device=w.device).unsqueeze(0).repeat([w.shape[0], 1, 1]) # Inverse rotation wrt. resulting image. m_r[:, 0, 0] = t[:, 0] # r'_c m_r[:, 0, 1] = -t[:, 1] # r'_s m_r[:, 1, 0] = t[:, 1] # r'_s m_r[:, 1, 1] = t[:, 0] # r'_c m_t = torch.eye(3, device=w.device).unsqueeze(0).repeat([w.shape[0], 1, 1]) # Inverse translation wrt. resulting image. m_t[:, 0, 2] = -t[:, 2] # t'_x m_t[:, 1, 2] = -t[:, 3] # t'_y transforms = m_r @ m_t @ transforms # First rotate resulting image, then translate, and finally apply user-specified transform. # Transform frequencies. phases = phases + (freqs @ transforms[:, :2, 2:]).squeeze(2) freqs = freqs @ transforms[:, :2, :2] # Dampen out-of-band frequencies that may occur due to the user-specified transform. amplitudes = (1 - (freqs.norm(dim=2) - self.bandwidth) / (self.sampling_rate / 2 - self.bandwidth)).clamp(0, 1) # Construct sampling grid. theta = torch.eye(2, 3, device=w.device) theta[0, 0] = 0.5 * self.size[0] / self.sampling_rate theta[1, 1] = 0.5 * self.size[1] / self.sampling_rate grids = torch.nn.functional.affine_grid(theta.unsqueeze(0), [1, 1, self.size[1], self.size[0]], align_corners=False) # Compute Fourier features. x = (grids.unsqueeze(3) @ freqs.permute(0, 2, 1).unsqueeze(1).unsqueeze(2)).squeeze(3) # [batch, height, width, channel] x = x + phases.unsqueeze(1).unsqueeze(2) x = torch.sin(x * (np.pi * 2)) x = x * amplitudes.unsqueeze(1).unsqueeze(2) # Apply trainable mapping. weight = self.weight / np.sqrt(self.channels) x = x @ weight.t() # Ensure correct shape. x = x.permute(0, 3, 1, 2) # [batch, channel, height, width] misc.assert_shape(x, [w.shape[0], self.channels, int(self.size[1]), int(self.size[0])]) return x def extra_repr(self): return '\n'.join([ f'w_dim={self.w_dim:d}, channels={self.channels:d}, size={list(self.size)},', f'sampling_rate={self.sampling_rate:g}, bandwidth={self.bandwidth:g}'])解释这段代码

def __init__(self, w_dim, channels, size, sampling_rate, bandwidth): - **功能**：生成具有特定频谱特性的空间输入特征图 - **参数作用**： - w_dim: 潜在空间$W$的维度 - channels: 输出通道数 - ...

radon_288_736 = para_prepare_parallel(2.5) radon_72_736 = para_prepare_parallel(8.5) radon_36_736 = para_prepare_parallel(16.5) helper = {"fbp_para_288_736": radon_288_736, "fbp_para_36_736": radon_36_736, "fbp_para_72_736": radon_72_736} for i in range(0, num//args.batch_size):# model_kwargs = next(data) raw_img = model_kwargs.pop('raw_img').to("cuda") index = model_kwargs.pop('index') model_kwargs = {k: v.to(dist_util.dev()) for k, v in model_kwargs.items()} model_kwargs["fbp_para_36_736"] = radon_36_736 model_kwargs["fbp_para_288_736"] = radon_288_736 sample_fn = p_sample_loop_super_res sample, sample_72_288 = sample_fn( model, (args.batch_size, 1, 288, 736), #args.large_size, args.large_size # clip_denoised=args.clip_denoised, model_kwargs=model_kwargs, ) model_72_sino = F.interpolate(sample_72_288, [72, 736], mode="nearest") model_72_fbp = run_reco(model_72_sino + 1., helper["fbp_para_72_736"])[:,:,112:624,112:624] model_72_fbp_npy = model_72_fbp.cpu().detach().numpy() model_output_fbp = run_reco(sample + 1., helper["fbp_para_288_736"])[:,:,112:624,112:624] target_fbp = run_reco(raw_img + 1., helper["fbp_para_288_736"])[:,:,112:624,112:624] output_fbp_npy = model_output_fbp.cpu().detach().numpy() for j in range(0, args.batch_size): l2loss_value = l2loss(model_output_fbp[j], target_fbp[j]).item() print("index:", index[j], "MSELoss:", l2loss_value) MSE.append(l2loss_value) raw_npy = target_fbp.cpu().detach().numpy() ssim_value = ssim(np.squeeze(output_fbp_npy[j]),np.squeeze( raw_npy[j]), data_range = raw_npy[j].max() - raw_npy[j].min()) psnr_value = psnr(np.squeeze(output_fbp_npy[j]),np.squeeze( raw_npy[j]), data_range = raw_npy[j].max() - raw_npy[j].min()) print("index:", index[j], "SSIM:", ssim_value) SSIM.append(ssim_value) PSNR.append(psnr_value) lpip_value = lpip_loss(model_output_fbp[j], target_fbp[j]) print("lpips:", lpip_value.item()) LPIP.append(lpip_value.item())什么意思

- Learned Perceptual Image Patch Similarity (**LPIPS**) 更贴近人眼感知判断两者间的视觉距离差距。 ### 总结: 该脚本实现了基于深度学习框架下的 CT 成像任务流程：包括预处理、正则化参数设定、应用扩散模型...

if self.merging == 'attention': queries = [F.interpolate(q(feat), size=(H, W), mode='bilinear', align_corners=True) for q, feat in zip(self.queries, multilevel_features)] queries = torch.cat(queries, dim=1) queries = queries.reshape(B, -1, self.output_channels, H, W) attn = F.softmax(queries, dim=1) predictions = predictions.reshape(B, -1, self.output_channels, H, W) combined_prediction = torch.sum(attn * predictions, dim=1) elif self.merging == 'learned': combined_prediction = self.merge_predictions(predictions) else: combined_prediction = predictions_list[-1]是什么意思

如果self.merging等于'learned'，则调用self.merge_predictions函数将predictions进行学习融合。 如果self.merging既不等于'attention'也不等于'learned'，则直接将predictions_list中最后一个预测结果作为combined...

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通过连接这三个表，可以获取每个学生所学习的课程数（即 total_courses）以及已经学习的课程数（即 learned_courses）。 最后，通过 HAVING learned_courses < total_courses 这个条件，可以过滤出尚未学习完所有...

ef get_reference_points(self, H, W, Z=8, device='cuda', dtype=torch.float): if hasattr(self, 'learned_z_position'): zs = self.learned_z_position.weight.transpose(0, 1).view(Z, H, W) else: zs = torch.linspace(0.5, Z - 0.5, Z, dtype=dtype, device=device).view(-1, 1, 1).expand(Z, H, W) / Z xs = torch.linspace(0.5, W - 0.5, W, dtype=dtype, device=device).view(1, 1, W).expand(Z, H, W) / W ys = torch.linspace(0.5, H - 0.5, H, dtype=dtype, device=device).view(1, H, 1).expand(Z, H, W) / H ref_3d = torch.stack((xs, ys, zs), -1) ref_3d = ref_3d.view(Z, -1, 3) return ref_3d

zs = self.learned_z_position.weight.transpose(0, 1).view(Z, H, W) else: zs = torch.linspace(0.5, Z - 0.5, Z, dtype=dtype, device=device) .view(-1, 1, 1).expand(Z, H, W) / Z - **条件分支**： -...

import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1/(1+np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def get_param(self): # helper function to return the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix # compute the loss and return the loss X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p>threshold, we determine t=1, otherwise t=-1

def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the...

#encoding=utf8 import numpy as np def mse_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarray):真实值 ouput:mse(float):mse损失函数值 ''' #********* Begin *********# mse = np.mean(y_predict - y_test) #或者带上平方也是可以的 #mse = np.mean((y_predict - y_test)**2) #********* End *********# return mse class LinearRegression : def __init__(self): '''初始化线性回归模型''' self.theta = None def fit_normal(self,train_data,train_label): ''' input:train_data(ndarray):训练样本 train_label(ndarray):训练标签 ''' #********* Begin *********#以下均以矩阵的形式表示 x = np.hstack([np.ones((len(train_data),1)),train_data])#将训练数组改为一行数据，即X=(1,x1​,...,xn​) self.theta =np.linalg.inv(x.T.dot(x)).dot(x.T).dot(train_label)#公式如下：由损失函数得到的最优解heta=(X^T * X )^(-1) * x ^T *Y #********* End *********# return self.theta def predict(self,test_data): ''' input:test_data(ndarray):测试样本 ''' #********* Begin *********# x = np.hstack([np.ones((len(test_data),1)),test_data]) return x.dot(self.theta)# 预测函数Y = heta * X #********* End *********#

def __init__(self): ''' 初始化线性回归模型 ''' self.theta = None # 模型参数 θ def fit_normal(self, train_data, train_label): ''' 根据训练集拟合线性回归模型（正规方程法） input: train_data...

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