for i, (k, v) in enumerate(centroids_state_dict.items()):

时间: 2024-01-26 12:02:17 浏览: 69
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shape_predictor_68_face_landmarks.dat.rar

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这是一个Python代码片段，使用了内置函数enumerate和items()方法。具体解释如下： - centroids_state_dict是一个字典类型的变量，包含键值对。 - items()方法返回字典中所有键值对的元组。 - for循环中的(i, (k, v))，i是enumerate函数返回的索引，(k, v)是字典中的键值对元组。 - 循环中的代码可以提取出字典中每一个键值对的键k和值v，并且对它们进行操作。
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pytorch_mnist-python源码.zip

for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += ...

详细解释这行代码: if args.init_method == 'random_project' or args.init_method == 'centroids': pretrain_state_dict = origin_model.state_dict() state_dict = model.state_dict() centroids_state_dict_keys = list(centroids_state_dict.keys()) ##为聚类后的权重矩阵进行随机投影或直接投影，从而生成初始权重 for i, (k, v) in enumerate(centroids_state_dict.items()): if i == 0: #first conv need not to prune channel#第一层卷积层不需要进行通道剪枝，直接跳过 continue if args.init_method == 'random_project':##随即投影 centroids_state_dict[k] = random_project(torch.FloatTensor(centroids_state_dict[k]), len(indices[i - 1]))##对应i-1个保留通道索引长度 else:##直接投影 centroids_state_dict[k] = direct_project(torch.FloatTensor(centroids_state_dict[k]), indices[i - 1])##对应第i-1个保留通道索引 for k, v in state_dict.items():##遍历模型的state_dict字典 if k in prune_state_dict:##如果需要删除不需要的BN和FC层的参数 continue elif k in centroids_state_dict_keys: state_dict[k] = torch.FloatTensor(centroids_state_dict[k]).view_as(state_dict[k]) else: state_dict[k] = pretrain_state_dict[k] model.load_state_dict(state_dict)##将新生成的权重赋值给新的模型中 else: pass

如果是其中之一，它会将原始模型的权重矩阵保存到pretrain_state_dict中，并将需要聚类的权重矩阵保存到centroids_state_dict中。然后，对于每个需要聚类的权重，它会将其进行投影处理，以便生成初始权重。最后，它...

for i, data in enumerate(train_loader):

在Python编程中，for i, data in enumerate(train_loader): 这段代码通常用于遍历数据集，比如在深度学习中的训练过程中。这里： - enumerate(train_loader) 是一个迭代器，它会同时返回两个值：当前索引i 和...

imgs_path = glob.glob('C://Users/18842/Desktop/fishfishes/*/*.jpg') all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path] label_names = np.unique(all_labels_name) label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names)) index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())

- index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())：使用字典推导式创建一个字典，将索引值映射回对应的标签名称。通过label_to_index.items()获取label_to_index字典的键值对，并将每个...

for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list):

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for _, x in tqdm.tqdm(enumerate(f)) 是一个Python代码片段，使用了tqdm库中的tqdm函数来显示进度条。这段代码的作用是遍历一个可迭代对象 f，并使用 enumerate 函数获取每个元素的索引和值。 在遍历...

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这段代码是一个Python的for循环语句，其中data_loader是一个数据加载器对象，用于从数据源中读取数据批次。在每个循环迭代中，i是迭代计数器，它表示当前迭代的批次编号；batch则是data_loader返回的数据批次对象。...

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for i, (cluster_idx, cluster_data) in enumerate(clusters.items()): print(f"Cluster {i}: Index={cluster_idx}, Data={cluster_data}") 这里的enumerate让开发者能够方便地跟踪元素的位置，而不仅仅是...

imgs_path = glob.glob('C:/Users/18842/Desktop/fish/fishes/*/*.jpg') all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path] label_names = np.unique(all_labels_name) label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names)) index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())

这段代码是用来处理一组图像文件路径，并根据路径中的标签生成一个标签到索引的映射字典。具体来说，它首先使用glob.glob函数找到指定路径下所有的图像文件路径，并将它们存储在imgs_path列表中。...

修改该代码import openpyxl from openpyxl import Workbook fn = r'D:\Python Homework\实践2素材.xlsx' wb = openpyxl.load_workbook(fn) ws = wb.active actor_dict = dict() for i, b in enumerate(ws): if i == 0: continue filmName, actor = b[0].value, b[2].value.split('\n') for a in actor: actor_dict[a] = actor_dict.get(a,set()) actor_dict[a].add(filmName) actor_lict = sorted(actor_dict.items(), key=lambda x: str(x[0][2:])) actor_dict = dict(actor_dict) print("演员所参演的电影字典：{}".format(actor_dict))

for i, b in enumerate(ws): if i == 0: continue filmName, actor = b[0].value, b[2].value.split('\n') for a in actor: actor_dict[a] = actor_dict.get(a,set()) actor_dict[a].add(filmName) ...

帮我写一下这段代码的伪代码：def checkResidualCapacity(residual_node_id_list,W,model): residual_fleet_capacity=0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand+=model.demand_dict[node_id].demand for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity+=(vehicle.numbers-W[k+4])*vehicle.capacity if residual_demand<=residual_fleet_capacity: return True else: return False

for k, v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle = model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity += (vehicle.numbers - W[k + 4]) * vehicle.capacity if residual_demand ...

for i, test_data in enumerate(dloader_test):

这是一个 Python 的 for 循环语句，其中 i 是一个计数器变量，用于记录循环执行的次数。dloader_test 是一个数据加载器对象，它可以用来批量加载测试数据。在每次循环中，test_data 变量会被赋值为 dloader_test ...

for i, line in enumerate(lines): row_data = line.strip()，将row_data循环加入数组

for i, line in enumerate(lines):是一个遍历操作，其中enumerate(lines)会返回文件每一行的内容（line）及其对应的索引（i）。strip()函数用于移除每行字符串开头和结尾的空白字符。 row_data = line.strip...

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): # get all possible values for the current column col_values = set(train[col].unique()) if None in col_values: col_values.remove(None) # replace value with mode if it does not appear in the training set mode = train[col].mode()[0] df_val.loc[~df_val[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode test.loc[~test[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].insull.any(): df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)检查错误和警告并修改

for idx, col in enumerate(encode_cols): # get all possible values for the current column col_values = set(train[col].unique()) if None in col_values: col_values.remove(None) # replace value with...

for i, img_path in enumerate(img_list):

这是一个 Python 中的 for 循环语句，其中 i 是循环计数器，img_list 是一个包含多个图片路径的列表。在循环的每次迭代中，将会把列表中的每个元素赋值给 img_path 变量，并执行循环体内的代码块，这段代码块可能会...

selected_sites=[] ... shp_file='E:/oitree/200007.shp' ... sf=shapefile.Reader(shp_file) ... fields=sf.fields[1:] ... ... for i, rec in enumerate(sf.records()): ... row = dict(zip([field[0] for field in fields], rec)) ... if row['7月2日'] >= 50: ... selected_sites.append(row['name']) ... ... output_file='E:/oitree/output.txt' ... with open(output_file,'w') as file: ... for site in selected_sites: ... adjacent_site=zhandian_data.get(site) ... if adjacent_site is not None: ... adjacent_field='7月2日' ... count=0 ... for rec in sf.records(): ... row = dict(zip([field[0] for field in fields], rec)) ... if row['name'] == adjacent_site and row[adjacent_field] >= 50: ... count += 1 ... file.write(f'{site},{adjacent_site},{count}')

接着，使用 enumerate 函数遍历 shapefile 中的每一条记录，并将每条记录转换为字典类型的数据（row），其中字段名作为键，记录值作为值。然后，判断 '7月2日' 字段的值是否大于等于 50，如果满足条件，则将该站点的...

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