diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 6260619..32f41fa 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -25,5 +25,5 @@ logs/ 관련 논문/ 발표 자료/ - -.vscode/ \ No newline at end of file +.vscode/ +metacode/ \ No newline at end of file diff --git a/.gitlab/ci/test.gitlab-ci.yml b/.gitlab/ci/test.gitlab-ci.yml new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/metacode/pso_bp.py b/metacode/pso_bp.py index 1778baf..1f4d691 100644 --- a/metacode/pso_bp.py +++ b/metacode/pso_bp.py @@ -50,7 +50,7 @@ class PSO(object): # 입력받은 파티클의 개수 * 검색할 차원의 크기 만큼의 균등한 위치를 생성 # self.velocities = [None] * self.n_particles self.velocities = [ - [0 for i in range(self.particle_depth)] for n in range(n_particles) + [0 for __ in range(self.particle_depth)] for _ in range(n_particles) ] for i in tqdm(range(n_particles), desc="init velocities"): # print(i) @@ -80,7 +80,7 @@ class PSO(object): # 최대 사이즈로 전역 최적갑 저장 - global best self.g_best = self.model.get_weights() # 전역 최적값(최적의 가중치) self.p_best = self.particles_weights # 각 파티클의 최적값(최적의 가중치) - self.p_best_score = [0 for i in range(n_particles)] # 각 파티클의 최적값의 점수 + self.p_best_score = [0 for _ in range(n_particles)] # 각 파티클의 최적값의 점수 self.g_best_score = 0 # 전역 최적값의 점수(초기화 - 무한대) self.g_history = [] self.g_best_score_history = [] diff --git a/metacode/pso_tf.py b/metacode/pso_tf.py index 3e52f11..a137d74 100644 --- a/metacode/pso_tf.py +++ b/metacode/pso_tf.py @@ -45,7 +45,7 @@ class PSO(object): # 입력받은 파티클의 개수 * 검색할 차원의 크기 만큼의 균등한 위치를 생성 self.velocities = [ - [0 for i in range(self.particle_depth)] for n in range(n_particles) + [0 for __ in range(self.particle_depth)] for _ in range(n_particles) ] for i in tqdm(range(n_particles), desc="init velocities"): diff --git a/metacode/pso_tf_bak.py b/metacode/pso_tf_bak.py index f625b33..3a1a62d 100644 --- a/metacode/pso_tf_bak.py +++ b/metacode/pso_tf_bak.py @@ -40,7 +40,7 @@ class PSO(object): # 입력받은 파티클의 개수 * 검색할 차원의 크기 만큼의 균등한 위치를 생성 self.velocities = [ - [0 for i in range(self.particle_depth)] for n in range(n_particles) + [0 for __ in range(self.particle_depth)] for _ in range(n_particles) ] for i in tqdm(range(n_particles), desc="init velocities"): for index, layer in enumerate(self.init_weights):