show_config函数

时间: 2023-07-30 17:05:52 浏览: 123
show_config函数是一个用于显示模型配置的函数。在深度学习中，模型配置是指模型的参数设置，包括层数、隐藏单元数、学习率等。 在PyTorch中，可以通过以下代码来显示模型配置： ``` def show_config(model): print(model) ``` 这个函数接受一个PyTorch模型作为输入，并使用Python的print函数将模型的配置打印到控制台上。这样可以方便地查看模型的配置，对于调试和优化模型参数非常有用。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\neox_tools-master\neox_tools-master\util.py", line 2, in <module> import numpy as np File "D:\python\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 125, in <module> from numpy.__config__ import show as show_config File "D:\python\lib\site-packages\numpy\__config__.py", line 12, in <module> os.add_dll_directory(extra_dll_dir) AttributeError: module 'os' has no attribute 'add_dll_directory'

这个错误是由于您使用的Python版本较旧，不支持`add_dll_directory`这个函数导致的。根据您提供的错误信息，您正在尝试在`util.py`文件中导入`numpy`库，并且在导入过程中出现了问题。 要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤： 1. 确认您正在使用的Python版本是否较旧。如果是，请尝试升级到最新版本的Python。 2. 如果您已经使用最新版本的Python，但仍然遇到此问题，则可能需要更新您的`numpy`库。您可以尝试使用以下命令来更新： ``` pip install --upgrade numpy ``` 3. 如果上述步骤无法解决问题，可能是由于您的环境配置有问题。您可以尝试创建一个新的虚拟环境并重新安装所需的依赖项。 如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

def collect_torch_env() -> str: try: import torch.__config__ return torch.__config__.show() except ImportError: # compatible with older versions of pytorch from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info return get_pretty_env_info()

这是一个 Python 函数，用于收集 Torch 的环境信息，并将其返回为字符串。如果 Torch 模块已经安装并导入成功，它会使用 `torch.__config__.show()` 函数来获取环境信息；否则，它会使用 `torch.utils.collect_env.get_pretty_env_info()` 函数兼容旧版本的 Torch 来获取环境信息。 你可以将该函数用于调试 Torch 相关的问题，以便更好地理解 Torch 的运行环境。

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u-boot的board_init_f函数执行序列的功能分析

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woodpecker:一个叫pecker的扫描器，用php写的，可以用词法分析检查危险函数

'function' => array ( 'exec' , 'system' , 'create_function' , 'passthru' , 'shell_exec' , 'proc_open' , 'popen' , 'curl_exec' , 'parse_ini_file' , 'show_source' , 'include' , 'preg_replace' ), ...

def __init__(self, **kwargs): self.__dict__.update(self._defaults) for name, value in kwargs.items(): setattr(self, name, value) self.class_names, self.num_classes = get_classes(self.classes_path) self.generate() show_config(**self._defaults)

这段代码是Classification类的构造函数，使用__init__方法进行定义。该方法接受任意数量的关键字参数，并将它们保存到self.__dict__变量中。...6. show_config(**self._defaults)：打印模型的配置信息。

创建read_device_excel函数，因为我需要一个IP地址的列表并且后续包括各个IP对应的用户名密码。 调用openpyxl穿件workbook对象，用于创建workbook并复制给wb1，workbook1内的sheet1赋值给ws1（Sheet1也是默认sheet）。 创建read_device_excel函数，因为我们需要一个IP地址的列表，所以先创建一个ip_list。 A列第一行可以用A1表示，A1的value属性就是单元格里的内容ipaddr，B列是A列IP的用户name，C列是A列IP的密码pswd。 最后把列表retrun出来（传递出来） 创建一个get_config的函数，并把上面的ip_list传递进来进行for循环，在session = ConnectHandler中将IP = ipaddr username = name，password = pswd。

config = session.send_command("show running-config") # 处理配置信息... 这个函数接收一个 IP 地址、用户名和密码组成的元组列表作为参数，遍历每个设备，连接设备并获取配置信息。你需要将 处理配置信息...

if local_rank == 0: show_config( num_classes=num_classes, backbone=backbone, model_path=model_path, input_shape=input_shape, \ Init_Epoch=Init_Epoch, Freeze_Epoch=Freeze_Epoch, UnFreeze_Epoch=UnFreeze_Epoch, Freeze_batch_size=Freeze_batch_size, Unfreeze_batch_size=Unfreeze_batch_size, Freeze_Train=Freeze_Train, \ Init_lr=Init_lr, Min_lr=Min_lr, optimizer_type=optimizer_type, momentum=momentum, lr_decay_type=lr_decay_type, \ save_period=save_period, save_dir=save_dir, num_workers=num_workers, num_train=num_train, num_val=num_val )

首先，判断当前进程的 rank 是否为 0，如果是则调用自定义的 show_config 函数打印一些配置信息。这些配置信息包括模型的分类数量、使用的骨干网络、模型路径、输入图像尺寸、初始化阶段的训练轮数、冻结阶段的...

解释import os import numpy as np import torch import torch.backends.cudnn as cudnn import torch.distributed as dist import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from nets import get_model_from_name from utils.callbacks import LossHistory from utils.dataloader import DataGenerator, detection_collate from utils.utils import (download_weights, get_classes, get_lr_scheduler, set_optimizer_lr, show_config, weights_init) from utils.utils_fit import fit_one_epoch

- callbacks：自定义的模块，用于定义训练过程中的回调函数； - dataloader：自定义的模块，用于定义数据加载器； - utils：自定义的模块，提供了各种常用的工具函数； - utils_fit：自定义的模块，提供了训练模型的...

def chose_rtsp(self): self.rtsp_window = Window() config_file = 'config/ip.json' if not os.path.exists(config_file): ip = "rtsp://admin:admin888@192.168.1.67:555" new_config = {"ip": ip} new_json = json.dumps(new_config, ensure_ascii=False, indent=2) with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(new_json) else: config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) ip = config['ip'] self.rtsp_window.rtspEdit.setText(ip) self.rtsp_window.show() self.rtsp_window.rtspButton.clicked.connect(lambda: self.load_rtsp(self.rtsp_window.rtspEdit.text()))

这段代码是一个函数，它的功能是让用户选择一个 RTSP 地址，然后加载这个地址的视频流。具体来说，它会先创建一个窗口对象，并将窗口显示出来。然后，它会读取一个配置文件，如果这个配置文件不存在，它会将一个默认...

怎么样把import tkinter as tk import csv from tkinter import filedialog root = tk.Tk() root.title("数据科学基础") root.geometry("800x600") #修改字体 font = ("楷体", 16) root.option_add("*Font", font) #修改背景颜色 root.configure(bg="pink") def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件并显示在Text控件上 data = pd.read_csv(file_path) # 获取前5行数据 top_5 = data.head() # 将前5行数据插入到Text控件 #txt_data.delete('1.0'.tk.END) txt_data.insert(tk.END, top_5) #创建导入按钮和文本框 btn_import = tk.Button(root,text="导入CSV文件",command=import_csv_data) btn_import.pack() txt_data = tk.Text(root) txt_data.pack() root.mainloop()怎么样把这段代码和import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tkinter import * from tkinter import filedialog from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg # 创建 Tkinter 窗口 root = Tk() # 设置窗口标题 root.title("CSV文件分析") # 创建标签 label = Label(root, text="请选择要导入的CSV文件：") label.pack() # 创建按钮 button = Button(root, text="选择文件") # 创建事件处理函数 def choose_file(): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_path) # 创建标签 label2 = Label(root, text="请选择要显示的图像：") label2.pack() # 创建按钮 button1 = Button(root, text="散点图") button1.pack() button2 = Button(root, text="折线图") button2.pack() button3 = Button(root, text="柱状图") button3.pack() # 创建图形容器 fig_container = Frame(root) fig_container.pack() # 创建事件处理函数 def show_scatter(): # 获取数据 x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] # 绘制散点图 fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) plt.scatter(x, y) # 将图形显示在容器中 canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=fig_container) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() def show_line(): # 获取数据 x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] # 绘制折线图 fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) plt.plot(x, y) # 将图形显示在容器中 canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=fig_container) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() def show_bar(): # 获取数据 x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] # 绘制柱状图 fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) plt.bar(x, y) # 将图形显示在容器中 canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=fig_container) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() # 绑定事件处理函数 button1.config(command=show_scatter) button2.config(command=show_line) button3.config(command=show_bar) # 绑定事件处理函数 button.config(command=choose_file) button.pack() # 运行窗口 root.mainloop()这段代码结合起来一起实现

2. 将第二段代码中的choose_file()函数和show_scatter()、show_line()、show_bar()函数合并为一个函数，命名为show_figure()。 3. 将第二段代码中的label2、button1、button2、button3、fig_container的创建，以及...

# Dataloader if webcam: show_vid = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = len(dataset.sources) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = 1 vid_path, vid_writer, txt_path = [None] * nr_sources, [None] * nr_sources, [None] * nr_sources # initialize StrongSORT cfg = get_config() cfg.merge_from_file(opt.config_strongsort) # Create as many strong sort instances as there are video sources strongsort_list = [] for i in range(nr_sources): strongsort_list.append( StrongSORT( strong_sort_weights, device, half, max_dist=cfg.STRONGSORT.MAX_DIST, max_iou_distance=cfg.STRONGSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg.STRONGSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.STRONGSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.STRONGSORT.NN_BUDGET, mc_lambda=cfg.STRONGSORT.MC_LAMBDA, ema_alpha=cfg.STRONGSORT.EMA_ALPHA,

通过调用get_config函数获取配置信息，并将其合并到StrongSORT的配置中。 然后，根据视频源的数量创建相应数量的StrongSORT实例，并将它们存储在strongsort_list列表中。每个StrongSORT实例具有不同的参数设置...

def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() plt.scatter(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure())) 解释每一句代码含义

10. button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure()))：将 show_figure() 函数绑定到按钮 button1 上，当按钮被点击时，执行该函数，并将按钮状态设置为禁用。这样可以...

将添加的数据，写在show_diary窗口里，并保存到diary,txt文件中

这个函数需要获取用户输入，并将输入的内容添加到 show_diary 窗口中，同时将输入的内容追加到 diary.txt 文件中。 python def add_entry(): # 获取用户输入 entry = input("请输入您要添加的内容：") #...

class DataImporter: def init(self, master): self.file_path = None self.master = master self.master.title("数据导入") # 创建用于显示文件路径的标签 self.path_label = tk.Label(self.master, text="请先导入数据集！") self.path_label.pack(pady=10) # 创建“导入数据集”按钮 self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) # 创建“显示数据集”按钮 self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_data) self.show_button.pack(pady=10) # 创建“退出程序”按钮 self.quit_button = tk.Button(self.master, text="退出程序", command=self.master.quit) self.quit_button.pack(pady=10) # 创建一个空的 DataFrame 用于存放数据集 self.data = pd.DataFrame() def load_data(self): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了文件，则导入数据集 if file_path: self.data = pd.read_csv(file_path, delimiter=';') self.path_label.config(text=f"已导入数据集：{file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件，请选择正确的文件") def show_data(self): if not self.data.empty: # 创建一个新窗口来显示数据集 top = tk.Toplevel(self.master) top.title("数据集") # 创建用于显示数据集的表格 table = tk.Text(top) table.pack() # 将数据集转换为字符串并显示在表格中 table.insert(tk.END, str(self.data)) table.config(state=tk.DISABLED) # 创建“数据预处理”按钮 process_button = tk.Button(top, text="数据预处理", command=self.preprocess_data) process_button.pack(pady=10) else: self.path_label.config(text="请先导入数据集")

它包含一个构造函数 __init__，一个方法 load_data，一个方法 show_data 和一个方法 preprocess_data（没有在代码中给出）。 在初始化方法中，它创建了一个窗口（master），一个标签（path_label）和三个按钮（load...

import os import tkinter as tk from tkinter import ttk import pymssql import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header from email.mime.text import MIMEText host = '..*.**' user = 'sa' password = '123456789' database = 'deste' class MSSQL: """""" def init(self): self.db_config = {"host": host, "user": user, "password": password, "database": database} def __get_connect(self, charset='utf8'): try: # 实例化连接对象 self.conn = pymssql.connect(**self.db_config, charset=charset) cur = self.conn.cursor() except pymssql.DatabaseError: print('连接失败') cur = '' else: print('连接成功') return cur def exec_query(self, str_sql): cur = self.__get_connect(charset='GBK') cur.execute(str_sql) results_list = cur.fetchall() cur.close() self.conn.close() return results_list def exec_non_query(self, str_sql): cur = self.__get_connect() cur.execute(str_sql) self.conn.commit() cur.close() self.conn.close() def zhaowenjian(list_result): ''' 需要查找的关键字列表 和对应的path ''' print(list_result) result1 = [item[3] + item[2] for item in list_result if item[0] == 6] result2 = [item[3] + item[2] for item in list_result if item[0] == 2] path1 = 'E:/出货报告/5604' path2 = 'E:/出货报告1/5604' keywords1 = result1 keywords2 = result2 ''' 找到文件路径 ''' file_dict = {} for pn in keywords1: file_dict[pn] = [] for pn in keywords2: file_dict[pn] = [] for root, dirs, files in os.walk(path1): for file in files: for keyword in keywords1: if keyword in file: file_dict[keyword].append(os.path.join(root, file)) for root, dirs, files in os.walk(path2): for file in files: for keyword in keywords2: if keyword in file: file_dict[keyword].append(os.path.join(root, file)) print(file_dict) for key,value in file_dict.items(): print(key,value,len(value)) return file_dict def show_file_dict(): file_dict = zhaowenjian(list_result) if name == 'main': Sql = """SELECT [WHSE_PTR] , [SALES_ORDER] , [CP_REV] , [CUSTOMER_PART_NUMBER] , [INTIME] , [stat] FROM[fineReport].[dbo].[lCSRM5604] where stat = 1""" list = MSSQL().exec_query(Sql) list_result = list zhaowenjian(list_result) show_file_dict() 在Django中调用这个py文件的代码

4. 在 utils 文件夹中创建一个名为 file_search.py 的文件，将 zhaowenjian 函数和 show_file_dict 函数放入其中。 5. 在 filesearch 目录下创建一个名为 views.py 的文件，用于处理请求。 6. 在 views.py 中引入 ...

import tkinter as tk import csv import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tkinter import filedialog from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg root = tk.Tk() root.title("数据科学基础") root.geometry("800x600") font = ("楷体", 16) root.option_add("*Font", font) root.configure(bg="pink") def import_csv_data(): global file_path, df, txt_data file_path = filedialog.askopenfilename() df = pd.read_csv(file_path) top_5 = df.head() txt_data.delete('1.0', tk.END) txt_data.insert(tk.END, top_5) label2 = tk.Label(root, text="请选择要显示的图像：") label2.pack(side="left") button1 = tk.Button(root, text="散点图") button1.pack(side="left") button2 = tk.Button(root, text="折线图") button2.pack(side="left") button3 = tk.Button(root, text="柱状图") button3.pack(side="left") fig_container = tk.Frame(root) fig_container.pack() def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() # 清空画布 if button1["state"] == "normal": plt.scatter(x, y) elif button2["state"] == "normal": plt.plot(x, y) elif button3["state"] == "normal": plt.bar(x, y) canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=fig_container) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), button2.config(state="normal"), button3.config(state="normal"), show_figure())) button2.config(command=lambda: (button2.config(state="disabled"), button1.config(state="normal"), button3.config(state="normal"), show_figure())) button3.config(command=lambda: (button3.config(state="disabled"), button1.config(state="normal"), button2.config(state="normal"), show_figure())) btn_import = tk.Button(root,text="导入CSV文件",command=import_csv_data) btn_import.pack() txt_data = tk.Text(root) txt_data.pack() btn_show_figure = tk.Button(root, text="显示图像", command=lambda: (button1.config(state="normal"), button2.config(state="normal"), button3.config(state="normal"))) btn_show_figure.pack() root.mainloop()如何修改代码实现对界面右侧实现滑动上下拉动界面的功能

button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), button2.config(state="normal"), button3.config(state="normal"), show_figure())) button2.config(command=lambda: (button2.config(state=...

pyqt config

PyQtConfig是一个用于在PyQt应用程序中处理、持久...我们在窗口的构造函数中使用config.get('name')来获取配置项的值，并将其设置为文本框的初始文本。我们还重写了closeEvent()方法，以便在窗口关闭时保存配置项的值。

函数def validate_entries(): student_id = student_id_entry.get() name = name_entry.get() major = major_entry.get() if not student_id.isdigit() or not name.isalpha() or not major.isalpha(): messagebox.showerror("错误", "学号、姓名和专业必须符合要求（学号为数字，姓名和专业为字符）") elif not student_id or not name or not major: messagebox.showerror("错误", "学号、姓名和专业不能为空") else: display_text = f"学号：{student_id}\n姓名：{name}\n专业：{major}" display_text_area.config(state=tk.NORMAL) display_text_area.delete("1.0", tk.END) display_text_area.insert(tk.END, display_text) display_text_area.config(state=tk.DISABLED)如何将内容传给display_frame = tk.Frame(root) display_frame.pack(padx=10, pady=10) display_label = tk.Label(display_frame, text="已录入学生信息：") display_label.pack() display_text_area = tk.Text(display_frame, height=5, width=30) display_text_area.pack() display_text_area.config(state=tk.DISABLED)

在函数validate_entries()中，当输入的学号、姓名和专业都符合要求时，将学生信息以字符串的形式保存在变量display_text中。接下来，需要将display_text显示在窗口的display_text_area中，以便用户查看已录入的学生...

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![【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-5669851/lifus0nfda.jpeg) # 1. 数据可视化的基础** 数据可视化是指将数据转换为图形或图表，以帮助人们理解和解释数据。它是一种强大的工具，可以揭示数据中的模式、趋势和异常情况，从而帮助人们做出更好的决策。 数据可视化有许多不同的类型，包括条形图、折线图、散点图和饼图。每种类型都有其独特的优点和缺点，具体选择哪种类型取决于数据类型和要传达的信息。 在创建数据可视化时，重要的是要考虑以下因素： * **受众：**
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Python的六种数据类型

Python是一种动态类型的高级编程语言，它的六种基本数据类型包括： 1. **数字类型（Numeric Types）**：主要有整型（int）、浮点型（float）、复数型（complex）。整型用于表示整数值，浮点型用于存储小数，复数型用于处理复数。 2. **字符串类型（String Type）**：用单引号('')或双引号("")包围的文本序列，用来存储文本数据。 3. **布尔类型（Boolean Type）**：只有两个值，True和False，表示逻辑判断的结果。 4. **列表类型（List Type）**：有序的可变序列，可以包含不同类型的元素。 5. **元组类型
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DFT与FFT应用：信号频谱分析实验

"数字信号处理仿真实验教程，主要涵盖DFT（离散傅里叶变换）和FFT（快速傅里叶变换）的应用，适用于初学者进行频谱分析。" 在数字信号处理领域，DFT（Discrete Fourier Transform）和FFT（Fast Fourier Transform）是两个至关重要的概念。DFT是将离散时间序列转换到频域的工具，而FFT则是一种高效计算DFT的方法。在这个北京理工大学的实验中，学生将通过实践深入理解这两个概念及其在信号分析中的应用。 实验的目的在于： 1. 深化对DFT基本原理的理解，这包括了解DFT如何将时域信号转化为频域表示，以及其与连续时间傅里叶变换（DTFT）的关系。DFT是DTFT在有限个等间隔频率点上的取样，这有助于分析有限长度的离散信号。 2. 应用DFT来分析信号的频谱特性，这对于识别信号的频率成分至关重要。在实验中，通过计算和可视化DFT的结果，学生可以观察信号的幅度谱和相位谱，从而揭示信号的频率组成。 3. 通过实际操作，深入理解DFT在频谱分析中的作用，以及如何利用它来解释现实世界的现象并解决问题。 实验内容分为几个部分： （1）首先，给出了一个5点序列x，通过计算DFT并绘制幅度和相位图，展示了DFT如何反映信号的幅度和相位特性。 （2）然后，使用相同序列x，但这次通过FFT进行计算，并用茎图展示结果。FFT相比于DFT提高了计算效率，尤其是在处理大数据集时。 （3）进一步扩展，序列x通过添加零填充至128点，再次进行FFT计算。这样做可以提高频率分辨率，使得频谱分析更为精确。 （4）最后，通过一个包含两种正弦波的11点序列，演示了DFT如何提供DTFT的近似，当N增大时，DFT的结果更接近于DTFT。 实验通过MATLAB代码实现，学生可以在实际操作中熟悉这些概念，从而增强对数字信号处理理论的理解。通过这些实验，学生不仅能够掌握DFT和FFT的基本运算，还能学会如何利用它们来分析和解析复杂的信号结构。