@DkQoaposted at 2023-10-30

作成しているコードのエラー文がわからない

Q&A

Closed

pythonの基本的な問題だと思うのですが、圧縮センシングにおける再構成手法の一つAMPを作成している所、以下のようなエラー文が出てしまい自分で解決ができない状態です。なにか分かる方がいれば教えていただきたいです。

発生している問題・エラー

該当するソースコード

class ISTA:
    def __init__(self, A, x, sigma):
      self.A=A
      self.M, self.N=A.shape
      self.x=x
      self.sigma=sigma
      Ax=np.dot(A, x)
      n=np.random.normal(0, sigma**2, (self.M, 1))
      self.y=Ax+n
      self.s=np.zeros((self.N, 1))
      self.mse=np.array([None])
      self.AT=np.transpose(A)

    def estimate(self, T=20, tau=0.5):
      L=self.__set__lipchitz()
      ganma=1/(tau*L)
      for _ in range(T):
        r=self._update_r()
        w=self._update_w(ganma, r)
        self.s=self._update_s(w, 1/L)
        self.mse=self._add_mse()

    def __set__lipchitz(self):
      L=np.linalg.norm(self.AT.dot(self.A),ord=2)/(0.5)
      return L

    def _update_r(self):
      return self.y - np.dot(self.A, self.s)

    def _update_w(self, ganma, r):
      return self.s + ganma * np.dot(self.AT, r)

    def _update_s(self, w, thre):
      return soft_threshold(w, thre)

    def _add_mse(self):
      mse = np.linalg.norm(self.s - self.x)**2 / self.N
      self.mse=np.append(self.mse, mse)
      return self.mse

    def result_ISTA(self):
      plt.plot(self.x.real)
      plt.plot(self.s.real,)
      plt.grid()

    def result_ISTA_MSE(self):
      MSE=[]
      MSE=np.append(MSE, self.mse)
      Figure, ax = plt.subplots()
      plt.grid()
      plt.yscale('log')
      plt.plot(MSE)
      ax.set_ylim([0.0001,10])
      plt.xticks(np.arange(1, T+1, step=1))
      plt.xlabel("iteration")
      plt.ylabel("MSE")

class AMP(ISTA):
    def __intit__(self, A, x, sigma):
      super().__init__(A, x, sigma)
      self.tau=np.array([None])

    def estimate(self, T=20):
      Onsager=np.zeros((self.M, 1))
      for _ in range(T):
        r=self._update_r()
        w=self._update_w(r+Onsager)
        tau=self._update_tau(r+Onsager)
        self.s=self._update_s(w, tau)
        Onsager=np.sum(self.s != 0)/self.M*(r+Onsager)
        self._add_mse

    def _update_w(self, r):
       return self.s+np.dot(self.AT, r)

    def _update_tau(self, r):
        return self.tau.append((np.linalg.norm(r)**2)/self.M)

    def _update_s(self, w, tau):
      return soft_threshold(w, tau**0.5)

    def result_AMP(self):
      plt.plot(self.x.real)
      plt.plot(self.s.real)
      plt.grid()

    def result_AMP_MSE(self):
      MSE=[]
      MSE=np.append(MSE, self.mse)
      print(MSE)
      Figure, ax = plt.subplots()#グラフオブジェクトを生成
      plt.grid()
      plt.yscale('log')
      plt.plot(MSE)
      ax.set_ylim([0.0001,10])
      plt.xticks(np.arange(1, T+1, step=1))
      plt.xlabel("iteration")
      plt.ylabel("MSE")