import time import numpy as np import torch # 定义用于预处理输入数据的函数 def preprocess_input(input_str): # 这里假设输入的格式为 "x1,x2,x3" x1, x2, x3 = input_str.split(",") # 对输入进行预处理,例如将字符串转换为浮点数等 return[float(x1), float(x2), float(x3)] model1 = torch.load("model.pth", map_location=torch.device('cpu')) # 提示用户输入 input_str = input("请输入预计的打折后价格、折扣、评分人数(格式为 x1,x2,x3):") # 预处理输入 input_data = preprocess_input(input_str) input_data=np.array(input_data) output_tenso= torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32) output_tensor = model1(output_tenso) output_tensor[output_tensor > 5] = 5 output_tensor=output_tensor.item() print("预测评分为:{:.2f}".format(output_tensor)) time.sleep(10)中输入的数据只能由一个参数怎么办
时间: 2024-02-11 20:09:10 浏览: 26
如果只需要输入一个参数,可以修改 `preprocess_input` 函数,将其改为只接收一个参数,并将其转换为列表或元组并返回,例如:
```
def preprocess_input(input_str):
# 这里假设输入的格式为 "x1"
x1 = float(input_str)
# 对输入进行预处理,例如将字符串转换为浮点数等
return [x1]
```
然后在主函数中也需要相应的修改,例如:
```
# 提示用户输入
input_str = input("请输入预计的打折后价格(格式为 x1):")
# 预处理输入
input_data = preprocess_input(input_str)
input_data = np.array(input_data)
output_tenso = torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32)
output_tensor = model1(output_tenso)
output_tensor[output_tensor > 5] = 5
output_tensor = output_tensor.item()
print("预测评分为:{:.2f}".format(output_tensor))
time.sleep(10)
```
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好的,以下是街区距离计算函数:
```python
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```
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解释代码:import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F
这段代码的作用是导入必要的Python库和模块。具体解释如下:
- `import numpy as np`:导入NumPy库,将其别名为`np`,以便在代码中更方便地使用。
- `import torch`:导入PyTorch库。
- `from torch import nn`:从PyTorch库中导入`nn`模块,该模块包含神经网络的构建块。
- `from torch.nn import functional as F`:从`nn`模块中导入`functional`模块并将其别名为`F`,该模块包含一些常用的函数,如激活函数和损失函数。