批量循环遍历数组 Python 以创建新数组而不覆盖答案

【问题标题】：Batch-wise loop over array Python to create new array without overwriting批量循环遍历数组 Python 以创建新数组而不覆盖
【发布时间】：2022-01-08 09:14:40
【问题描述】：

我想遍历形状为 (1134500, 1, 50) 的 3d 数组（序列）

array([[[1000, 1000, 1000, ..., 1005, 1005, 1005]],

   [[1000, 1000, 1000, ..., 1004, 1005, 1004]],

   [[1000, 1000, 1000, ..., 1004, 1005, 1004]],

   ...,

   [[1000, 1000, 1000, ..., 1005, 1005, 1004]],

   [[1000, 1000, 1000, ..., 1005, 1005, 1005]],

   [[1000, 1000, 1000, ..., 1004, 1005, 1004]]], dtype=int32)

为此，我使用了以下 for 循环，除了覆盖之前批处理的结果外，它运行良好：

batchsize = 500

for i in range(0, sequences.shape[0], batchsize):
   batch = sequences[i:i+batchsize]
   relevances = lrp_model.lrp(batch)

因此，我想要一个形状为 (1134500, 1, 50) 的数组（相关性），但我得到一个形状为 (500, 1, 50) 的数组（相关性）谁能告诉我出了什么问题？

【问题讨论】：

您没有在任何地方保存批次...
对于每次迭代，您的 relevances 变量都会更新。前一批被丢弃。也许您想创建一个列表？

标签： python arrays numpy for-loop batch-processing

【解决方案1】：

如果你想保存相关性，也许

batchsize = 500
relevances = np.zeros(sequences.shape)
for i in range(0, sequences.shape[0], batchsize):
   batch = sequences[i:i+batchsize]
   relevances[i:i+batchsize, :, :] = lrp_model.lrp(batch)

【讨论】：