Question

在Michael Nielsen的神经网络教程中，他具有以下代码：

def update_mini_batch(self, mini_batch, eta):
    """The ``mini_batch`` is a list of tuples ``(x, y)``, and ``eta``
    is the learning rate."""
    nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases]
    nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights]
    for x, y in mini_batch:
        delta_nabla_b, delta_nabla_w = self.backprop(x, y)
        nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)]
        nabla_w = [nw+dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)]
    self.weights = [w-(eta/len(mini_batch))*nw
                    for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)]
    self.biases = [b-(eta/len(mini_batch))*nb
                   for b, nb in zip(self.biases, nabla_b)]

我了解什么是元组和列表，我了解zip函数在做什么，但我不了解如何在这两行代码中更新变量nb，dnb，nw和dnw：

        nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)]
        nabla_w = [nw+dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)]

有人能帮助解释这两行中发生的魔术吗？

Answer 1

zip函数将两个列表逐个元素地粘贴在一起，因此，如果给了它：

a = [1, 2, 3, 4]
b = ["a", "b", "c", "d"]

zip(a, b)将返回：

[(1, "a"), (2, "b"), ...]

（每个元素均为tuple）

您可以使用元素list中每个变量之间的逗号来解压缩tuple（或list）中tuple个元素：

for elem_a, elem_b in zip(a, b):
    print(elem_a, elem_b)

这将打印：

1 a
2 b
3 c
4 d

因此，在您的情况下，它将在元素上分别添加两个列表nabla_b和delta_nabla_b，因此您将获得一个列表，每个元素都是压缩列表中相应元素的总和。

这看起来可能有点奇怪，因为for循环全部在一行上，但这称为“列表理解”。简单的列表理解就像英语一样。

Answer 2

这两行是Python https://url.com的典型示例。

本质上，对于您的第一个列表：

nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)]

这意味着：

从zip(nabla_b, delta_nabla_b)中取出第一对；将它们命名为nb和dnb
添加它们（nb+dnb）
将结果设为新列表nabla_b的第一元素
转到第二对的第一步，将结果附加到nabla_b，直到zip(nabla_b, delta_nabla_b)中的所有对都用完为止

作为一个简单的例子，下面的列表理解：

squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

等效于以下for循环：

squares = []

for x in range(10):
    squares.append(x**2)

print(squares)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

有关更多示例和快速介绍，请参见list comprehensions。

如何更新列表中的Python for循环？

2 个答案: