内存

class torchhd.structures.Memory(threshold=0.5)[来源]

超向量键和任何值的关联记忆。

创建一个内存对象。

Parameters:: threshold (float, optional) – 输入与内存中任何超向量之间的最小相似度。默认值：0.0。

示例：

>>> memory = structures.Memory()

__delitem__(key: VSATensor) → None[来源]

从近似键中删除（键，值）对。

示例：

>>> del memory[letters_hv[0]]
>>> memory[letters_hv[0]]
Exception: No elements in memory

__getitem__(key: VSATensor) → Tuple[VSATensor, Any][来源]

从近似键中获取（键，值）对。

示例：

>>> memory[letters_hv[0]]
(tensor([-1.,  1.,  1.,  ...,  1.,  1., -1.]), 'a')

__len__() → int[来源]

返回内存中的项目数量。

示例：

>>> len(memory)
0

__setitem__(key: VSATensor, value: Any) → None[来源]

从近似键设置一个（键，值）对的值。

示例：

>>> memory[letters_hv[0]] = letters[1]
>>> memory[letters_hv[0]]
(tensor([-1.,  1.,  1.,  ...,  1.,  1., -1.]), 'b')

add(key: VSATensor, value: Any) → None[来源]

向内存中添加一个（键，值）对。

Parameters:

示例：

>>> letters = list(string.ascii_lowercase)
>>> letters_hv = torchhd.random(len(letters), 10000)
>>> memory.add(letters_hv[0], letters[0])

index(key: VSATensor) → int[来源]

从近似键返回张量在内存中的索引。

示例：

>>> memory.index(letters_hv[0])
>>> 0