f.Variable( name="rel_bases", initial_value=tf.random.uniform( shape=[self.num_rel, 2, self.params.emb_size], minval=-sqrt_size, maxval=sqrt_size, ), )分析一下这段代码

这段代码是在定义一个变量 `rel_bases`，它是一个形状为 `[num_rel, 2, emb_size]` 的张量。其中，`num_rel` 表示关系类型的数量，`emb_size` 表示嵌入向量的维度。这个变量的初始值是一个在 `[-sqrt_size, sqrt_size]` 范围内均匀分布的随机张量，其中 `sqrt_size` 表示 `emb_size` 的平方根。这个变量的作用是用于计算每个关系类型的嵌入向量，具体的计算方式可能需要根据具体的模型来看。这里使用 TensorFlow 的 `Variable` 函数来创建这个变量，这样它就可以被 TensorFlow 自动跟踪和优化了。

相关问题

class ApprovalFlow(models.Model): _name = 'approval.flow' _description = u'审批流程' def _compute_domain(self): all_cls = inspect.getmembers(sys.modules[__name__], inspect.isclass) odoo_cls = [getattr(cls[1], '_name') for cls in all_cls if cls[1].__bases__[0].__name__ == 'Model'] # 排除当前的对象 odoo_cls += [model.model for model in self.env['ir.model'].search([('transient', '=', True)])] # 排除临时对象 return [('model', 'not in', odoo_cls)] name = fields.Char(u'名称') model_id = fields.Many2one('ir.model', u'模型', domain=_compute_domain, index=1) model_name = fields.Char(related="model_id.model", string='模型名称') condition = fields.Char(u'条件', help=u'请遵循odoo的domain的写法，如：[("field_name", "=", value)]',store=True) class RokedispatchordermanagementPriceApprove(models.Model): _name = 'roke.dispatch.order.management.price.approve' _inherit = ['mail.thread', 'mail.activity.mixin'] _description = "派船单应付审核" _rec_name = "code" order_id = fields.Many2one('roke.dispatch.order.management', string='派船单', ondelete='cascade') code = fields.Char(string='单据编号', store=True, related='order_id.code') class Rokedispatchordermanagement(models.Model): _name = 'roke.dispatch.order.management' _inherit = ['mail.thread', 'mail.activity.mixin'] _description = "派船单" _rec_name = "code" client = fields.Many2one('roke.partner', string='客户', tracking=True, required=True,) department_manager = fields.Many2one('res.users', string='创建人', tracking=True, default=lambda self: self.env.user.id) box_number = fields.Char(string='箱号') shipping_companies = fields.Char(string='船公司') field_station = fields.Char(string='场站') ship_name_voyage = fields.Char(string='船名航次') port_of_discharge = fields.Char(string='卸货港') box_type = fields.Many2one('roke.box.type', string='箱型') code = fields.Char(string='单据编号', track_visibility='onchange') 派传单应付审核表提交审核在审批流程的条件里面有记录同时如果选择完成之后不能删除派船单这条审批通过的不能删除要重新写删除方法怎么写

首先，在 ApprovalFlow 类中的 _compute_domain 方法中，通过 inspect.getmembers 方法获取当前模块中所有的类，然后筛选出继承自 Model 类的类，并将其对应的模型名存储在 odoo_cls 列表中。同时，通过查询 ir.model 模型获取所有的临时对象，并将其对应的模型名也存储在 odoo_cls 列表中。最后，将所有不在 odoo_cls 列表中的模型名作为 domain 返回，以在创建 ApprovalFlow 对象时限制模型选择范围。

其次，在 RokedispatchordermanagementPriceApprove 类中，使用了 _inherit 属性继承了 mail.thread 和 mail.activity.mixin 两个类，使得该模型具有邮件和活动的功能。同时，该模型关联了 Rokedispatchordermanagement 模型，并且定义了一个 code 字段，用于存储派船单的单据编号。

最后，在 Rokedispatchordermanagement 类中，定义了派船单的各个字段，其中包括一个 code 字段用于存储单据编号。如果要在审批通过后禁止删除，可以在 RokedispatchordermanagementPriceApprove 类中重载 unlink 方法，在其中判断当前记录是否已经通过审批，如果通过审批则不允许删除，否则可以删除。代码示例如下：

class RokedispatchordermanagementPriceApprove(models.Model):
    ...
    
    def unlink(self):
        for rec in self:
            if rec.state == 'approved':
                raise UserError("已通过审批的记录不能删除！")
        return super(RokedispatchordermanagementPriceApprove, self).unlink()

需要注意的是，在上述代码中，假设该模型有一个 state 字段用于记录当前记录的状态，当 state 等于 approved 时表示已经通过审批。如果没有 state 字段，需要根据实际情况进行修改。另外，如果其他模型也需要在审批通过后禁止删除，可以类似地在对应的模型中重载 unlink 方法。

clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end；怎么改

这段代码有几个语法错误，你可以试着按照下面的修改来运行：

clear;clc;
parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput';  % 定义储存各被试源文件的上级文件夹
cd(parentdir);   % 进入这个上级文件夹
allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试
subinfos = numel(allsubjects);

for i=1:numel(allsubjects)   % 对每个被试进行循环
    cursubject = allsubjects(i).name;  % 找到当前被试的名字
    matlabbatch=cell(1);
    curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT');
    curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT');
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout};
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf));
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans';
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2;
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16;
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8;
    
    %matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {});
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {['D:\data process\fMRI\onsets\' cursubject '_run1.mat']};
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {});
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt'));
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128;
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {});
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0];
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1;
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None';
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8;
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''};
    matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)';
    
    matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat'));
    matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0;
    matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1;
    
    matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat'));
    matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old';
    matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1;
    matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none';
    matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0;
    
    spm_jobman('run',matlabbatch);
end

主要的修改如下：

1. 在 `curfucout` 赋值语句的末尾加上分号；
2. 在 `matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi` 赋值语句中，使用字符串拼接的方式来生成文件路径；
3. 在 `matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx` 赋值语句中，使用 `dir` 函数来列出相关文件；
4. 最后添加了一个 `spm_jobman` 函数来运行 `matlabbatch`。