Question

我一直在学习人工神经网络，但我读过的书中有Python的例子。问题是我从未用Python编写过，这些代码行太难理解了：

sizes = [3,2,4]
self.weights = [np.random.randn(y, x) 
                    for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])]

我读了一些关于它的事情，发现randn()函数返回一个数组，其中y个元素和x维度填充了0到1之间的随机数。{{1}将两个数组连接成一个。 zip()返回最后一个元素，sizes[:-1]返回没有第一个元素的数组。

但是，尽管如此，我仍然无法向自己解释这会产生什么。

Answer 1

sizes[:-1]将返回子列表[3,2]（即除最后一个元素之外的所有元素）。

sizes[1:]将返回子列表[2,4]（即除第一个之外的所有元素）。

zip([a,b], [c,d])给出[(a,c), (b,d)]。

因此，压缩上面的两个列表会为您提供[(3,2), (2,4)]

权重的构造是list comprehension。因此，此代码等同于

weights = []

for x,y in [(3,2), (2,4)]:
       weights.append(np.random.randn(y, x))

所以最终结果与

相同

[ np.random.randn(2,3), 
  np.random.randn(4,2) ]

Answer 2

这里发生了很多事情。

让我们分解那个表达式：如你所说zip将创建一个元组列表，其中包含sizes的每个元素及其后继元素（除了最后一个元素）

理解列表[ ... for x, y in zip(..)]的工作原理如下：元组在变量x和y中展开，并将这些元组传递到np.random.randn以创建随机矩阵列表

这些矩阵的特点是第一个维度（行）长度由sizes的每个元素指定，第二个维度（列）长度为以下元素。

有趣的是，矩阵的兼容维度在该序列中相互成倍增加，但我猜这不是目的。 weights列表中每个矩阵的目的是指定完全连接的神经元层之间的权重。祝好运！似乎是一个有趣的项目！

Post Scriptum

因为您是初学者：您可以在代码中的任何位置添加import pdb; pdb.set_trace()语句以获取断点。然后你可以复制并粘贴任何表达式的不同部分，看看会出现什么。例如： ipdb> print sizes [3, 2, 4] ipdb> print sizes[:-1] [3, 2] ipdb> print sizes[1:] [2, 4] ipdb> print zip(sizes[:-1], sizes[1:]) [(3, 2), (2, 4)] ipdb> print [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])] [array([[ 0.25933943, 0.59855688, 0.49055744], [ 0.94602292, -0.8012292 , 0.56352986]]), array([[ 0.81328847, -0.53234407], [-0.272656 , -1.24978881], [-1.2306653 , 0.56038948], [ 1.15837792, 1.19408038]])]

Answer 3

让我们把它分成几块：

self.weights = [some junk]

将成为列表理解。这意味着，做some junk的东西，你最终会得到一个元素列表。通常这些看起来像这样：

self.weights = [some_func(x) for x in a_list]

这相当于：

self.weights = []
for x in a_list:
    self.weights.append(some_func(x))

zip(a, b)

将a和b的元素分段合并为元组对：

(a1, b1), (a2, b2), (a3, b3), ...

for x, y in zip(a, b):

这遍历了上面谈到的元组对

sizes[:-1]

这是为了获取列表sizes的所有元素，但最后项（-1）除外。

sizes[1:]

这是为了获取列表sizes的所有元素，但第一个项除外。

所以，最后将这些拼凑在一起你得到：

self.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])]

这是一个列表理解，迭代第一个大小的元组对，从第2个项目到最后一个，第二个从第1个项目到倒数第二个，根据这两个参数创建一个随机数，然后附加到存储为的列表中self.weights

Answer 4

此代码生成一个列表并将其分配给self.weights属性（这可能在一个类中？这可以解释自我）。第二行是列表理解。它生成一个列表，将函数randn应用于变量对（x，y）

Python奇怪的语法

4 个答案:

Post Scriptum