def separate_bn_paras(modules):

时间: 2024-06-06 22:07:50 浏览: 10
bn_paras = [] other_paras = [] for i in range(len(modules)): module = modules[i] if isinstance(module, torch.nn.BatchNorm2d): bn_paras += list(module.parameters()) else: other_paras += list(module.parameters()) return bn_paras, other_paras
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paras_only_bn, paras_wo_bn = separate_bn_paras(self.model)

I'm sorry, as an AI language model, I do not have access to the full context of your code. Can you please provide more information about the code and the framework you are using?

解释下面代码:import os from config import paras para = paras() def revise_rawdata_name(para): op_dir = para.rawdata_dir save_dir = para.save_dir classes = os.listdir(op_dir) # 获取文档内所有文件 for class_name in classes: i = 1 con_dir = os.path.join(op_dir, class_name) save_path = os.path.join(save_dir, class_name) files = os.listdir(con_dir) #获取文档内所有文件 for file_name in files: # 取出路径父文件夹下各文件名 newname = f'{i:05}' (filename, extension) = os.path.splitext(file_name) str = filename.replace(filename,newname) os.rename(os.path.join(con_dir, file_name), os.path.join(save_path, str + extension)) # 添加前缀 i = i+1 def revise_name(para): ip_dir = para.rawdata_dir classes = os.listdir(ip_dir) # 获取文档内所有文件 for class_name in classes: con_dir = os.path.join(ip_dir, class_name) files = os.listdir(con_dir) #获取文档内所有文件 i = 0 for file_name in files: # 取出路径父文件夹下各文件名 (filename, extension) = os.path.splitext(file_name) newname = class_name +'_'+ str(i) os.rename(os.path.join(con_dir, file_name), os.path.join(con_dir, newname + extension)) # 添加前缀 i = i+1 # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': revise_name(para)

这段代码主要是用于修改文件名的函数。代码首先导入了`os`模块和一个名为`paras`的配置文件。然后定义了两个函数`revise_rawdata_name`和`revise_name`,并传入了一个参数`para`。 `revise_rawdata_name`函数的作用是将指定目录下的文件名进行修改,添加前缀。具体步骤如下: 1. 获取指定目录下的所有文件夹。 2. 遍历每个文件夹,获取文件夹路径。 3. 创建保存修改后文件的目录路径。 4. 获取当前文件夹下的所有文件。 5. 遍历每个文件,获取文件名和扩展名。 6. 根据计数变量`i`生成新的文件名。 7. 使用`os.rename`函数将原文件移动到新的保存目录,并添加前缀。 `revise_name`函数的作用是将指定目录下的文件名进行修改,添加前缀。具体步骤如下: 1. 获取指定目录下的所有文件夹。 2. 遍历每个文件夹,获取文件夹路径。 3. 获取当前文件夹下的所有文件。 4. 遍历每个文件,获取文件名和扩展名。 5. 根据文件夹的名称和计数变量`i`生成新的文件名。 6. 使用`os.rename`函数将原文件移动到同一目录,并添加前缀。 最后,在主程序中调用了`revise_name`函数,并传入了参数`para`来执行文件名修改操作。

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优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络,进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式,把它放在cuda(GPU)上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

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