解释assert index <= len(self)

时间: 2023-06-02 16:01:29 浏览: 121
这个语句是一个断言(assertion),用于在代码执行时进行检查,确保条件成立,否则会抛出 AssertionError 异常。 这个语句的意思是:检查变量 index 是否小于等于 self(一个对象)的长度。如果 index 大于 self 的长度,就会抛出 AssertionError 异常。 换句话说,这个断言用于确保 index 不会超出 self 的范围,以避免在访问 self[index] 时发生索引越界的错误。
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解读这段代码 def __getitem__(self, index): assert index <= len(self), 'index range error' index += 1 with self.env.begin(write=False) as txn: img_key = 'image-%09d' % index imgbuf = txn.get(img_key.encode()) buf = six.BytesIO() buf.write(imgbuf) buf.seek(0) try: img = Image.open(buf).convert('L') except IOError: print('Corrupted image for %d' % index) return self[index + 1]

这是一个类的方法,方法名为 `__getitem__`,表示当使用类似 `object[index]` 的语法时,会自动调用该方法。这个方法接收一个参数 `index`,表示要获取的数据的索引。 首先该方法使用了 `assert` 语句来判断索引是否越界,如果索引超过了数据的长度,则会抛出异常并提示索引越界。 接着,该方法使用了 `with` 语句来打开数据库中存储的图片文件,获取到对应索引的图片数据,并将其写入 `buf` 中。然后使用 `seek` 将文件指针重置到文件开头,并将数据读入到 `img` 中。 如果读取过程中出现了 `IOError` 异常,则会提示该图片数据已经损坏,并递归调用自身,获取下一个索引位置上的图片数据。

class SqString: #顺序串类 def __init__(self): #构造方法 self.data=[None]*MaxSize #存放串中字符 self.size=0 #串中字符个数 #串的基本运算算法 def StrAssign(self,cstr): #创建一个串 for i in range(len(cstr)): self.data[i]=cstr[i] self.size=len(cstr) def StrCopy(self): #串复制 s=SqString() for i in range(self.size): s.data[i]=self.data[i] s.size=self.size return s def getsize(self): #求串长 return self.size def __getitem__(self,i): #求序号为i的元素 assert 0<=i<self.size #检测参数i正确性的断言 return self.data[i] def __setitem__(self,i,x): #设置序号为i的元素 assert 0<=i<self.size #检测参数 self.data[i]=x def Concat(self,t): #串连接 s=SqString() #新建一个空串 s.size=self.size+t.getsize() for i in range(self.size): #将当前串data[0..str.size-1]->s s.data[i]=self.data[i] for i in range(t.getsize()): #将t.data[0..t.size-1]->s s.data[self.size+i]=t.data[i] return s #返回新串s def SubStr(self,i,j): #求子串

def SubStr(self,i,j): assert i >= 0 and j >= 0 and i+j <= self.size, "Index out of range" # 检测参数i, j的正确性 s = SqString() # 创建一个新串 s.size = j # 设置新串的长度为j for k in range(j): # 将当前串中的第i到第i+j-1个字符复制到新串中 s.data[k] = self.data[i+k] return s # 返回新串

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import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

帮我看看这段代码报错原因: Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 274, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 38, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) RuntimeError: Expected index [128, 1] to be smaller than self [16, 8] apart from dimension 1 部分代码如下:cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) # index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

class HorNet(nn.Module): # HorNet # hornet by iscyy/yoloair def __init__(self, index, in_chans, depths, dim_base, drop_path_rate=0.,layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=[ partial(gnconv, order=2, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=3, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=4, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=5, s=1.0/3.0), # GlobalLocalFilter ], ): super().__init__() dims = [dim_base, dim_base * 2, dim_base * 4, dim_base * 8] self.index = index self.downsample_layers = nn.ModuleList() # stem and 3 intermediate downsampling conv layers hornet by iscyy/air stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4), HorLayerNorm(dims[0], eps=1e-6, data_format="channels_first") ) self.downsample_layers.append(stem) for i in range(3): downsample_layer = nn.Sequential( HorLayerNorm(dims[i], eps=1e-6, data_format="channels_first"), nn.Conv2d(dims[i], dims[i+1], kernel_size=2, stride=2), ) self.downsample_layers.append(downsample_layer) self.stages = nn.ModuleList() # 4 feature resolution stages, each consisting of multiples bind residual blocks dummy dp_rates=[x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] if not isinstance(gnconv, list): gnconv = [gnconv, gnconv, gnconv, gnconv] else: gnconv = gnconv assert len(gnconv) == 4 cur = 0 for i in range(4): stage = nn.Sequential( *[HorBlock(dim=dims[i], drop_path=dp_rates[cur + j], layer_scale_init_value=layer_scale_init_value, gnconv=gnconv[i]) for j in range(depths[i])]# hornet by iscyy/air ) self.stages.append(stage) cur += depths[i] self.apply(self._init_weights) def _init_weights(self, m): if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02) nn.init.constant_(m.bias, 0) def forward(self, x): x = self.downsample_layers[self.index](x) x = self.stages[self.index](x) return x

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