out_val = out_val.view(1, 3, 256, 256) RuntimeError: shape '[1, 3, 256, 256]' is invalid for input of size 7500

时间: 2023-06-10 15:08:04 浏览: 98
这个错误提示意味着你尝试将大小为7500的张量重塑为形状为[1, 3, 256, 256]的张量,但这个形状是无效的。原因可能是你的输入张量的大小与你尝试重塑为的形状不匹配。 你可以检查一下你的输入张量的大小,看看它是否与你期望的大小相同。如果不同,你可以尝试将其调整为所需大小,或者重新考虑你的重塑方法。
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template<class T> void HelperGetProp( std::string in_name, T &out_val ){ if ( map_prop_val[in_name] == "" && typeid(T) != typeid(std::string) ){ out_val = boost::lexical_cast<T>( std::string("0") ); } else{ std::map< std::string, std::string >::iterator param_it = map_param_val.find( map_prop_val[in_name] ); if ( param_it == map_param_val.end() ){ try{ out_val = boost::lexical_cast<T>( map_prop_val[in_name] ); } catch( const boost::bad_lexical_cast & ){ out_val = boost::lexical_cast<T>( std::string("0") ); } } else{ try{ out_val = boost::lexical_cast<T>( param_it->second ); } catch( const boost::bad_lexical_cast & ){ out_val = boost::lexical_cast<T>( std::string("0") ); } } } }

这段代码看起来像是一个模板函数,名为 HelperGetProp。它接受两个参数:一个是名为 in_name 的字符串,表示需要获取的属性的名称;另一个是一个类型为 T 的引用,表示这个属性的值。这个函数通过查找一个名为 map_prop_val 的字符串到字符串映射表来获取属性的值。如果这个值为空,并且 T 不是 std::string 类型,那么它会将 out_val 赋值为 0。否则,它会查找一个名为 map_param_val 的字符串到字符串映射表,来获取属性值参数。如果找不到这个参数,那么它会尝试将 map_prop_val[in_name] 的值转换成类型 T,并将结果赋值给 out_val。如果找到了这个参数,那么它会尝试将参数的值转换成类型 T,并将结果赋值给 out_val。如果转换失败,那么它会将 out_val 赋值为 0。

帮我调整以下代码的排版: <script> jQuery(document).ready(function(){ var qjlxvalue = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjlx")); console.info(qjlxvalue); WfForm.registerCheckEvent(WfForm.OPER_SUBMIT, function(callback){ var qjksrq_value = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjksrq")); var qjjsrq_value = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjjsrq")); var qjksrq_valuesub= qjksrq_value.substring(0,4); var qjjsrq_valuesub= qjjsrq_value.substring(0,4); var qjlx_val = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjlx")); var qjsc_val = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjsc")); qjsc_val = parseFloat(qjsc_val); if(qjlx_val =='2' || qjlx_val=='6' || qjlx_val =='7'|| qjlx_val=='8' || qjlx_val =='9'|| qjlx_val=='10' || qjlx_val =='11'|| qjlx_val=='13' || qjlx_val =='14'|| qjlx_val=='15' || qjlx_val =='35'|| qjlx_val=='34' || qjlx_val =='20'|| qjlx_val=='27' || qjlx_val =='21'|| qjlx_val=='22' || qjlx_val =='23'|| qjlx_val=='24' || qjlx_val =='26' || qjlx_val =='28'){ if(qjsc_val<3.5){ WfForm.showMessage("请假时长必须大于3个半小时,请重新提交", 2, 10); }else{ callback(); //继续提交需调用callback,不调用代表阻断 } } }); var fieldMark = WfForm.convertFieldNameToId("qnqjtsmd"); WfForm.bindFieldChangeEvent(fieldMark, function(obj,id,value){ var fieldMarkqnqjtsmd =WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjtsmd")); //获取全年请假天数埋点 if(fieldMarkqnqjtsmd>=12){ WfForm.changeFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjts"), {value: "0"}); }else{ WfForm.changeFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjts"), {value: "1"}); } }); var yjbmValue = getFieldValue('yjbm'); if (yjbmValue === '71') { var qjscValue = parseInt(getFieldValue('qjsc')); var newValue = qjscValue / 8; setFieldValue('yxrydqjts', newValue); } </script>

<script> jQuery(document).ready(function() { var qjlxvalue = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjlx")); console.info(qjlxvalue); WfForm.registerCheckEvent(WfForm.OPER_SUBMIT, function(callback) { var qjksrq_value = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjksrq")); var qjjsrq_value = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjjsrq")); var qjksrq_valuesub = qjksrq_value.substring(0, 4); var qjjsrq_valuesub = qjjsrq_value.substring(0, 4); var qjlx_val = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjlx")); var qjsc_val = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjsc")); qjsc_val = parseFloat(qjsc_val); if (qjlx_val == '2' || qjlx_val == '6' || qjlx_val == '7' || qjlx_val == '8' || qjlx_val == '9' || qjlx_val == '10' || qjlx_val == '11' || qjlx_val == '13' || qjlx_val == '14' || qjlx_val == '15' || qjlx_val == '35' || qjlx_val == '34' || qjlx_val == '20' || qjlx_val == '27' || qjlx_val == '21' || qjlx_val == '22' || qjlx_val == '23' || qjlx_val == '24' || qjlx_val == '26' || qjlx_val == '28') { if (qjsc_val < 3.5) { WfForm.showMessage("请假时长必须大于3个半小时,请重新提交", 2, 10); } else { callback(); //继续提交需调用callback,不调用代表阻断 } } }); var fieldMark = WfForm.convertFieldNameToId("qnqjtsmd"); WfForm.bindFieldChangeEvent(fieldMark, function(obj, id, value) { var fieldMarkqnqjtsmd = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjtsmd")); //获取全年请假天数埋点 if (fieldMarkqnqjtsmd >= 12) { WfForm.changeFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjts"), { value: "0" }); } else { WfForm.changeFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjts"), { value: "1" }); } }); var yjbmValue = getFieldValue('yjbm'); if (yjbmValue === '71') { var qjscValue = parseInt(getFieldValue('qjsc')); var newValue = qjscValue / 8; setFieldValue('yxrydqjts', newValue); } }); </script>

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帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") print(c1.shape) print(D1.shape) max=np.max(out_flow) train_in_flow=in_flow[0:200]/max val_in_flow=in_flow[200:260]/max test_in_flow=out_flow[260:]/max train_out_flow=out_flow[0:200]/max val_out_flow=out_flow[200:260]/max test_out_flow=out_flow[260:]/max train_c1=c1[0:200]/max val_c1=c1[200:260]/max test_c1=c1[260:]/max train_D1=D1[0:200]/max val_D1=D1[200:260]/max test_D1=D1[260:]/max print(train_c1.shape, train_in_flow.shape, train_in_flow.shape, train_D1.shape) from keras.layers import * input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history = model.fit([train_c1, train_in_flow,train_in_flow ],train_D1, validation_data=([val_c1,val_out_flow, val_in_flow], val_D1), epochs=100, batch_size=32) model.save("my_model.h10032") model.save_weights("my_model_weights.h10032") 根据上述程序利用保持好的模型预测并将预测结果可视化输出

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