for e in range(6001): y_pre = model(xs[:90,:]) _,target = t.max(ys[:90,:],1) loss = model.criter(y_pre,target) # 这里的target一定是label ,不是onehot编码 if(e%200==0): print(e,loss.data) # Zero gradients model.opt.zero_grad() # perform backward pass loss.backward() # update weights model.opt.step() result = (np.argmax(model(xs[90:,:]).data.numpy(),axis=1) == np.argmax(ys[90:,:].data.numpy(),axis=1))

这段代码是一个训练循环，用于训练模型并输出损失值。具体来说，它的主要步骤如下：

1. 对模型进行多次迭代训练，迭代次数为 6000 次。
2. 在每个迭代步骤中，使用模型对前 90 个样本进行预测，并将预测结果与实际标签（target）进行比较，计算损失值（loss）。
3. 每隔 200 次迭代输出一次损失值。
4. 对损失值进行反向传播（backward pass）和权重更新（update weights）的操作。
5. 最后，使用训练好的模型对剩余的样本进行预测，并将预测结果与实际标签进行比较，得到最终的准确率（result）。

需要注意的是，在这段代码中，target 是实际标签，而不是 onehot 编码。同时，该模型使用了一个优化器（optimizer），通过对损失值进行反向传播和权重更新，来实现模型的训练。

相关问题

import randommax_num = 0min_num = 20for i in range(10): num = random.randint(1, 20) if num > max_num: max_num = num if num < min_num: min_num = numprint("最大数：", max_num)print("最小数：", min_num)

这是一个随机生成10个1到20之间的数，并找出其中的最大值和最小值的程序。

代码有一处错误，变量 `max_num` 在第1行声明时没有赋初值，应该改为 `max_num = 0`。

以下是修正后的代码：

import random

max_num = 0
min_num = 20

for i in range(10):
    num = random.randint(1, 20)
    if num > max_num:
        max_num = num
    if num < min_num:
        min_num = num

print("最大数：", max_num)
print("最小数：", min_num)

运行结果可能如下：

最大数： 19
最小数： 1

def calCrowdcarCost(crowd_route_list, model): cost_of_distance = 0 crowd_wait_time = 0 model.crowdcarcost = 0 for route in crowd_route_list: timetable = [] for i in range(len(route)): if i == 0: depot_id = route[i] next_node_id = route[i+1] cost_of_distance = model.distance_matrix[depot_id, next_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[depot_id, next_node_id]) departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time) if departure == 0: crowd_wait_time = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time timetable.append((departure, departure)) elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]) cost_of_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] arrival = max(timetable[-1][1]+travel_time, current_node.start_time) if arrival == timetable[-1][1]+travel_time: crowd_wait_time += timetable[-1][1]+travel_time - current_node.start_time else: break model.crowdcarcost += model.fixcost + model.percost * cost_of_distance return model.crowdcarcost, crowd_wait_time 在这一段代码中我想知道每个点的等待时间总和，等待时间等于到达这个的时间减去它的时间窗上限

在这段代码中，你已经计算了每个点的等待时间，它们被累加到了`crowd_wait_time`变量中。如果你想得到每个点的等待时间总和，可以在循环中添加一个变量来记录。以下是修改后的代码：

def calCrowdcarCost(crowd_route_list, model):
    cost_of_distance = 0
    crowd_wait_time = 0
    point_wait_time = {}  # 记录每个点的等待时间
    model.crowdcarcost = 0
    
    for route in crowd_route_list:
        timetable = []
        for i in range(len(route)):
            if i == 0:
                depot_id = route[i]
                next_node_id = route[i+1]
                cost_of_distance = model.distance_matrix[depot_id, next_node_id]
                travel_time = int(model.distance_matrix[depot_id, next_node_id])
                departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time)
                if departure == 0:
                    crowd_wait_time = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time
                    point_wait_time[next_node_id] = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time
                timetable.append((departure, departure))
            elif 1 <= i <= len(route)-2:
                last_node_id = route[i-1]
                current_node_id = route[i]
                current_node = model.demand_dict[current_node_id]
                travel_time = int(model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id])
                cost_of_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]
                arrival = max(timetable[-1][1]+travel_time, current_node.start_time)
                if arrival == timetable[-1][1]+travel_time:
                    wait_time = timetable[-1][1]+travel_time - current_node.start_time
                    crowd_wait_time += wait_time
                    point_wait_time[current_node_id] = wait_time
                else:
                    break
    
    model.crowdcarcost += model.fixcost + model.percost * cost_of_distance
    
    return model.crowdcarcost, crowd_wait_time, point_wait_time

这样，`point_wait_time`字典中的每个键值对代表一个点的等待时间，其中键为点的ID，值为该点的等待时间。