include = JsonTypeInfo.As.EXISTING_PROPERTY是什么意思

include = JsonTypeInfo.As.EXISTING_PROPERTY 是 Jackson 库中的一个注解，用于指定在序列化和反序列化 JSON 数据时，如何处理类型信息。具体来说，它表示在序列化时，将类型信息作为已经存在的属性写入 JSON 数据中；在反序列化时，从已经存在的属性中读取类型信息。

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class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: # 'none' return loss

这个代码实现了一个 Focal Loss 损失函数，它是对二分类问题中的交叉熵损失函数的一种改进。它主要通过增加一个可调的超参数 $\gamma$，来调整难易样本的权重，从而解决类别不平衡问题。在代码中，它被实现为一个 PyTorch 模块，它的 forward 方法接受两个张量，即预测值和真实值，并返回计算出来的损失值。在实现中，它首先对传入的 loss_fcn 进行了封装，将其 reduction 属性设为 'none'，然后在 forward 方法中使用封装后的 loss_fcn 计算出二分类交叉熵损失，接着使用预测值和真实值计算出概率值，根据概率值和超参数 $\gamma$ 计算出一个调制因子，最后将原始损失值乘以调制因子和一个可调的超参数 $\alpha$，从而得到最终的 Focal Loss 损失。

"""Activate virtualenv for current interpreter: Use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}). This can be used when you must use an existing Python interpreter, not the virtualenv bin/python. """ import os import site import sys try: abs_file = os.path.abspath(__file__) except NameError: raise AssertionError("You must use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}))") bin_dir = os.path.dirname(abs_file) base = bin_dir[: -len("Scripts") - 1] # strip away the bin part from the __file__, plus the path separator # prepend bin to PATH (this file is inside the bin directory) os.environ["PATH"] = os.pathsep.join([bin_dir] + os.environ.get("PATH", "").split(os.pathsep)) os.environ["VIRTUAL_ENV"] = base # virtual env is right above bin directory # add the virtual environments libraries to the host python import mechanism prev_length = len(sys.path) for lib in "..\Lib\site-packages".split(os.pathsep): path = os.path.realpath(os.path.join(bin_dir, lib)) site.addsitedir(path.decode("utf-8") if "" else path) sys.path[:] = sys.path[prev_length:] + sys.path[0:prev_length] sys.real_prefix = sys.prefix sys.prefix = base

这段代码是用来激活当前解释器的虚拟环境的。当你必须使用现有的Python解释器而不是虚拟环境中的bin/python时，可以使用这个方法。代码中使用了os、site和sys模块。首先，通过os模块获取当前文件的绝对路径，然后通过切片操作获取虚拟环境的根目录。最后，可以使用这个根目录来激活虚拟环境。