if bn else None

时间: 2023-09-22 09:09:36 浏览: 49
这段代码是在定义逆卷积层时使用的。在逆卷积层的定义中，如果参数`bn`为True，则会创建一个BatchNorm2d层，并将其赋值给`self.bn`；否则，`self.bn`为None。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [PyTorch 源码解读之 BN & SyncBN：BN 与 多卡同步 BN 详解](https://blog.csdn.net/qq_39967751/article/details/123382981)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [pytorch中的卷积以及逆卷积](https://blog.csdn.net/weixin_44605250/article/details/108217159)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [计算机视觉中的注意力：PyTorch中实现MultiHead和CBAM](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/117550490)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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产品型号:UC2854BN关断功能:Yes峰值输出驱动电流(A):1.200工作电流(mA):12关断电流 (μA):250启动电流 (μA):250频率Max (kHz):200操作电压Min (V):10操作电压Max (V):20封装/温度(℃):16PDIP/-40~85描述:增强型高...
rar

bn_ctx.rar_bn ctx_prototype

API: Boyer-Moore StringSearch prototype.

class srmLinearFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, bn_weight: Tensor, bn_bias: Tensor, eps: Tensor, v_th: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, ) -> Tensor: if bn_weight is not None: x, normx, varx = BN1dForward(weight.t(), bn_weight, bn_bias, eps) else: x = weight.t() normx = varx = bn_weight = bn_bias = eps x = inputs.matmul(x) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward(x, taum, taus, e_taug, v_th) ctx.save_for_backward( inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, ) # print('linear', spikes.sum()) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, = ctx.saved_tensors grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) # grad_w: b t dout, weight: dout din, inputs: b t din grad_w = grad_w.transpose(1, 2).matmul(inputs).sum(dim=0) if eps.shape != bn_weight.shape or eps != bn_weight: grad_w, grad_bnw, grad_bnb = BN1dBackward(grad_w.t(), normx, varx, eps, bn_weight) grad_w = grad_w.t() x = (normx * bn_weight + bn_bias).t() else: grad_bnw = None grad_bnb = None x = weight grad_t = torch.matmul(grad_t, x) return grad_t * 0.85, grad_w, grad_bnw, grad_bnb, None, None, None, None, None, None, None

这是一个使用 PyTorch 实现的线性函数，其中包含了一些参数和激活函数。在前向传播过程中，它通过输入和权重计算出输出，然后使用 SRM 神经元激活函数将输出转换为脉冲信号。在反向传播过程中，它根据输出脉冲和一些...

解释每一句class RepVggBlock(nn.Layer): def init(self, ch_in, ch_out, act='relu', alpha=False): super(RepVggBlock, self).init() self.ch_in = ch_in self.ch_out = ch_out self.conv1 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 3, stride=1, padding=1, act=None) self.conv2 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 1, stride=1, padding=0, act=None) self.act = get_act_fn(act) if act is None or isinstance(act, ( str, dict)) else act if alpha: self.alpha = self.create_parameter( shape=[1], attr=ParamAttr(initializer=Constant(value=1.)), dtype="float32") else: self.alpha = None def forward(self, x): if hasattr(self, 'conv'): y = self.conv(x) else: if self.alpha: y = self.conv1(x) + self.alpha * self.conv2(x) else: y = self.conv1(x) + self.conv2(x) y = self.act(y) return y def convert_to_deploy(self): if not hasattr(self, 'conv'): self.conv = nn.Conv2D( in_channels=self.ch_in, out_channels=self.ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=1) kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias() self.conv.weight.set_value(kernel) self.conv.bias.set_value(bias) self.delattr('conv1') self.delattr('conv2') def get_equivalent_kernel_bias(self): kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.conv1) kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.conv2) if self.alpha: return kernel3x3 + self.alpha * self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + self.alpha * bias1x1 else: return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + bias1x1 def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1): if kernel1x1 is None: return 0 else: return nn.functional.pad(kernel1x1, [1, 1, 1, 1]) def _fuse_bn_tensor(self, branch): if branch is None: return 0, 0 kernel = branch.conv.weight running_mean = branch.bn._mean running_var = branch.bn._variance gamma = branch.bn.weight beta = branch.bn.bias eps = branch.bn._epsilon std = (running_var + eps).sqrt() t = (gamma / std).reshape((-1, 1, 1, 1)) return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

如果激活函数为 None 或者是字符串或字典类型，则 self.act 直接保存激活函数类型，否则就保存激活函数的实例。 接着，forward 方法定义了类的前向传播函数。它接受一个输入张量 x，根据是否已经初始化了 self.conv...

class Conv(nn.Module): # Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation) default_act = nn.SiLU() # default activation def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): return self.act(self.conv(x)) 替换成动态卷积

self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): x = self.dconv(x) x = self.pwconv(x) x = self.bn(x) x = self.act(x) ...

class Conv(nn.Module): # Standard convolution def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): return self.act(self.conv(x))

这段代码是PyTorch中的一个卷积层的实现，它继承了nn.Module类，包含了两个函数：__init__和forward。 __init__函数中，定义了一个卷积层和一个批归一化层，其中nn.Conv2d是一个二维卷积层，它的输入和输出都是四维...

class srmLinear(nn.Linear): def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = False, v_th: float = 1.0, taum: float = 5., taus: float = 3., taug: float = 2.5, weight_norm: bool = True, eps: float = 1e-5) -> None: super().__init__(in_features, out_features, bias) nn.init.orthogonal_(self.weight) self.taum = taum self.taus = taus self.taug = taug self.v_th = v_th self.epsw = None self.epst = None self.e_taum = 1. - 1. / taum self.e_taus = 1. - 1. / taus self.e_taug = 1. - 1. / taug self.linear_func = srmLinearFunc.apply if weight_norm: self.bn_weight = nn.Parameter(torch.ones(out_features)) self.bn_bias = nn.Parameter(torch.zeros(out_features)) else: self.bn_weight = None self.bn_bias = None self.register_buffer('eps', torch.tensor([eps])) def forward(self, inputs: Tensor) -> Tensor: self.batch_reset(inputs) return self.linear_func( inputs, self.weight, self.bn_weight, self.bn_bias, self.eps, self.v_th, self.taum, self.taus, self.e_taug, self.epsw, self.epst ) def batch_reset(self, inputs: Tensor) -> None: if self.epsw is None or self.epsw.shape[0] != inputs.shape[1]: coefficient = self.taum / (self.taum - self.taus) # for i in range(inputs.shape[1]): self.epst = torch.FloatTensor([-self.e_taug ** (1 + i) for i in range(inputs.shape[1])]).to(inputs) self.epsw = torch.FloatTensor( [coefficient * (self.e_taum ** (1 + i) - self.e_taus ** (1 + i)) for i in range(inputs.shape[1])] ).to(inputs)

这是一个基于 PyTorch 实现的自适应脉冲编码神经网络（Adaptive Pulse-Coded Neural Network）中的线性层（Linear Layer）代码，其中引入了 Spike Response Model（SRM）的概念。SRM 是一种对神经元（Neuron）的响应...

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping""" def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().__init__() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method我想将以上模块输出的张量的shape在模块尾部打印出来方便检查，你可以提供详细的代码吗？

new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation(xyz_flipped, fps_idx).transpose(1, 2).contiguous() if xyz is not None else None # (B, 3, npoint) else: new_xyz = None # Grouping new_features_list = []...

self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) )这是SA_modules的定义代码块，而 for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)是SA_modules的调用代码块，而这是PointnetSAModuleMSG类的父类的代码：class _PointnetSAModuleBase(nn.Module): def init(self): super().init() self.npoint = None self.groupers = None self.mlps = None self.pool_method = 'max_pool' def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, new_xyz=None) -> (torch.Tensor, torch.Tensor): """ :param xyz: (B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features :param features: (B, N, C) tensor of the descriptors of the the features :param new_xyz: :return: new_xyz: (B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz new_features: (B, npoint, \sum_k(mlps[k][-1])) tensor of the new_features descriptors """ new_features_list = [] xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) ).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None for i in range(len(self.groupers)): new_features = self.groupers[i](xyz, new_xyz, features) # (B, C, npoint, nsample) new_features = self.mlpsi # (B, mlp[-1], npoint, nsample) if self.pool_method == 'max_pool': new_features = F.max_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) elif self.pool_method == 'avg_pool': new_features = F.avg_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) else: raise NotImplementedError new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint) new_features_list.append(new_features) return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1)；运行时程序报错提示我在调用SA_modules时传递的三个参数，现在看来应该是多出了参数channel_out，我该怎么修改代码才能让SA_modules顺利接受三个参数并正常运行

if channel_out is not None and i == len(mlps)-1: mlps[i][-1] = channel_out self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlps[i], bn=bn)) radius_list = np.array(radii) nsample_list = np.array(nsamples) ...

怎样将ECANet插入到 EDSR 的 ResNet 块中

self.bn = nn.BatchNorm2d(channels) if bn else None # 添加 ECANet 模块 self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channels, channels // 16), act, nn.Linear...

怎么理解这里面的act属性def __init__(self, kernel_size, in_size, expand_size, out_size, act, se, stride): super(Block, self).__init__() self.stride = stride self.conv1 = nn.Conv2d(in_size, expand_size, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(expand_size) self.act1 = act(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(expand_size, expand_size, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=kernel_size//2, groups=expand_size, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(expand_size) self.act2 = act(inplace=True) self.se = SeModule(expand_size) if se else nn.Identity() self.conv3 = nn.Conv2d(expand_size, out_size, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_size) self.act3 = act(inplace=True) self.skip = None

在这段代码中，act 是一个表示激活函数的参数。激活函数在神经网络中起到非线性映射的作用，通常会被应用在卷积层或全连接层的输出上，以引入非线性特性。 这段代码中，act 被传递给 self.act1、self.act2 ...

请分析这段代码class GhostBottleneck(nn.Module): """ Ghost bottleneck w/ optional SE""" def __init__(self, in_chs, mid_chs, out_chs, dw_kernel_size=3, stride=1, act_layer=nn.ReLU, se_ratio=0.): super(GhostBottleneck, self).__init__() has_se = se_ratio is not None and se_ratio > 0. self.stride = stride # Point-wise expansion self.ghost1 = GhostModule(in_chs, mid_chs, relu=True) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: self.conv_dw = nn.Conv2d(mid_chs, mid_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=mid_chs, bias=False) self.bn_dw = nn.BatchNorm2d(mid_chs) # Squeeze-and-excitation if has_se: self.se = SqueezeExcite(mid_chs, se_ratio=se_ratio) else: self.se = None # Point-wise linear projection self.ghost2 = GhostModule(mid_chs, out_chs, relu=False) # shortcut if (in_chs == out_chs and self.stride == 1): self.shortcut = nn.Sequential() else: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chs, in_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=in_chs, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_chs), nn.Conv2d(in_chs, out_chs, 1, stride=1, padding=0, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_chs), ) def forward(self, x): residual = x # 1st ghost bottleneck x = self.ghost1(x) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: x = self.conv_dw(x) x = self.bn_dw(x) # Squeeze-and-excitation if self.se is not None: x = self.se(x) # 2nd ghost bottleneck x = self.ghost2(x) x += self.shortcut(residual) return x

- conv_dw和bn_dw: 如果步长大于1，则定义了一个深度卷积层和对应的批归一化层，用于进行深度卷积操作。 - se: 如果需要SE操作，则定义了一个SqueezeExcite模块，用于进行Squeeze-and-excitation操作。 - ghost2: 一...

class Conv(nn.Module): """Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).""" default_act = nn.SiLU() # default activation def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): """Initialize Conv layer with given arguments including activation.""" super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.""" return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): """Perform transposed convolution of 2D data.""" return self.act(self.conv(x)) 解释该代码

这段代码定义了一个名为Conv的类，它是一个继承自nn.Module的模块。该类实现了一个标准的卷积操作，具有一些参数，如输入通道数（ch_in）、输出通道数（ch_out）、卷积核大小（kernel）、步长（stride）、填充...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)你可以为我详细讲解一下这个代码吗？

在构造函数中，我们可以看到有两个参数：mlp 和 bn，其中 mlp 是一个整数列表，表示一个多层感知机，bn 表示是否使用 BatchNorm。接着，我们定义了一个 pt_utils.SharedMLP 类型的成员变量 self.mlp，...

python为现有yolov5模型增加cbam

self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels, eps=1e-3, momentum=0.03) if bn else None self.cbam = CBAM(out_channels) # CBAM 模型 self.name = name def forward(self, x): x = self.conv(x) if self.bn is ...

def block1(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True, name=None): """A residual block. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer. kernel_size: default 3, kernel size of the bottleneck layer. stride: default 1, stride of the first layer. conv_shortcut: default True, use convolution shortcut if True, otherwise identity shortcut. name: string, block label. Returns: Output tensor for the residual block. """ bn_axis = 3 if backend.image_data_format() == 'channels_last' else 1 if conv_shortcut: shortcut = layers.Conv2D( 4 * filters, 1, strides=stride, name=name + '_0_conv')(x) shortcut = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_0_bn')(shortcut) else: shortcut = x #第一个卷积结构 x = layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name + '_1_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_1_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x) #第二个卷积结构 x = layers.Conv2D( filters, kernel_size, padding='SAME', name=name + '_2_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_2_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x) #第三个卷积结构 x = layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_3_bn')(x) x = layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x]) x = layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x) return x def stack1(x, filters, blocks, stride1=2, name=None): """A set of stacked residual blocks. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer in a block. blocks: integer, blocks in the stacked blocks. stride1: default 2, stride of the first layer in the first block. name: string, stack label. Returns: Output tensor for the stacked blocks. """ x = block1(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1') for i in range(2, blocks + 1): x = block1(x, filters, conv_shortcut=False, name=name + '_block' + str(i)) return x

这是一个用于构建深度残差网络（ResNet）的函数，包含了两个子函数：block1和stack1。其中block1是一个残差块，stack1是一组堆叠的残差块。在ResNet中，每个残差块由三个卷积层组成，其中第一个卷积层可以使用1x1...

解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

这段代码是一个训练脚本的主要部分，其中包含了许多用于配置训练的命令行参数，以及定义训练过程的函数。 parse_args()函数使用cli.ArgsParser()创建一个命令行解析器，并添加了多个用于配置训练的命令行参数，...

医学图像语义分割unet++实现代码

self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) if bn else None self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): x = self.conv(x) if self.bn is not None: x = self.bn(x) x = self.relu(x) return ...

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在保险服务门店新年工作计划PPT中，包含了五个核心模块：市场调研与目标设定、服务策略制定、营销与推广策略、门店形象与环境优化以及服务质量监控与提升。以下是每个模块的关键知识点： 1. **市场调研与目标设定** - **了解市场**：通过收集和分析当地保险市场的数据，包括产品种类、价格、市场需求趋势等，以便准确把握市场动态。 - **竞争对手分析**：研究竞争对手的产品特性、优势和劣势，以及市场份额，以进行精准定位和制定有针对性的竞争策略。 - **目标客户群体定义**：根据市场需求和竞争情况，明确服务对象，设定明确的服务目标，如销售额和客户满意度指标。 2. **服务策略制定** - **服务计划制定**：基于市场需求定制服务内容，如咨询、报价、理赔协助等，并规划服务时间表，保证服务流程的有序执行。 - **员工素质提升**：通过专业培训提升员工业务能力和服务意识，优化服务流程，提高服务效率。 - **服务环节管理**：细化服务流程，明确责任，确保服务质量和效率，强化各环节之间的衔接。 3. **营销与推广策略** - **节日营销活动**：根据节庆制定吸引人的活动方案，如新春送福、夏日促销，增加销售机会。 - **会员营销**：针对会员客户实施积分兑换、优惠券等策略，增强客户忠诚度。 4. **门店形象与环境优化** - **环境设计**：优化门店外观和内部布局，营造舒适、专业的服务氛围。 - **客户服务便利性**：简化服务手续和所需材料，提升客户的体验感。 5. **服务质量监控与提升** - **定期评估**：持续监控服务质量，发现问题后及时调整和改进，确保服务质量的持续提升。 - **流程改进**：根据评估结果不断优化服务流程，减少等待时间，提高客户满意度。 这份PPT旨在帮助保险服务门店在新的一年里制定出有针对性的工作计划，通过科学的策略和细致的执行，实现业绩增长和客户满意度的双重提升。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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MATLAB图像去噪最佳实践总结：经验分享与实用建议，提升去噪效果

![MATLAB图像去噪最佳实践总结：经验分享与实用建议，提升去噪效果](https://img-blog.csdnimg.cn/d3bd9b393741416db31ac80314e6292a.png) # 1. 图像去噪基础 图像去噪旨在从图像中去除噪声，提升图像质量。图像噪声通常由传感器、传输或处理过程中的干扰引起。了解图像噪声的类型和特性对于选择合适的去噪算法至关重要。 **1.1 噪声类型** * **高斯噪声：**具有正态分布的加性噪声，通常由传感器热噪声引起。 * **椒盐噪声：**随机分布的孤立像素，值要么为最大值（白色噪声），要么为最小值（黑色噪声）。 * **脉冲噪声
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InputStream in = Resources.getResourceAsStream

`Resources.getResourceAsStream`是MyBatis框架中的一个方法，用于获取资源文件的输入流。它通常用于加载MyBatis配置文件或映射文件。 以下是一个示例代码，演示如何使用`Resources.getResourceAsStream`方法获取资源文件的输入流： ```java import org.apache.ibatis.io.Resources; import java.io.InputStream; public class Example { public static void main(String[] args) {
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车辆安全工作计划PPT.pptx

"车辆安全工作计划PPT.pptx" 这篇文档主要围绕车辆安全工作计划展开，涵盖了多个关键领域，旨在提升车辆安全性能，降低交通事故发生率，以及加强驾驶员的安全教育和交通设施的完善。 首先，工作目标是确保车辆结构安全。这涉及到车辆设计和材料选择，以增强车辆的结构强度和耐久性，从而减少因结构问题导致的损坏和事故。同时，通过采用先进的电子控制和安全技术，提升车辆的主动和被动安全性能，例如防抱死刹车系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）等，可以显著提高行驶安全性。 其次，工作内容强调了建立和完善车辆安全管理体系。这包括制定车辆安全管理制度，明确各级安全管理责任，以及确立安全管理的指导思想和基本原则。同时，需要建立安全管理体系，涵盖安全组织、安全制度、安全培训和安全检查等，确保安全管理工作的系统性和规范性。 再者，加强驾驶员安全培训是另一项重要任务。通过培训提高驾驶员的安全意识和技能水平，使他们更加重视安全行车，了解并遵守交通规则。培训内容不仅包括交通法规，还涉及安全驾驶技能和应急处置能力，以应对可能发生的突发情况。 此外，文档还提到了严格遵守交通规则的重要性。这需要通过宣传和执法来强化，以降低由于违反交通规则造成的交通事故。同时，优化道路交通设施，如改善交通标志、标线和信号灯，可以提高道路通行效率，进一步增强道路安全性。 在实际操作层面，工作计划中提到了车辆定期检查的必要性，包括对刹车、转向、悬挂、灯光、燃油和电器系统的检查，以及根据车辆使用情况制定检查计划。每次检查后应记录问题并及时处理，以确保车辆始终处于良好状态。 最后，建立车辆安全信息管理系统也是关键。通过对车辆事故和故障情况进行记录和分析，可以为安全管理提供数据支持，以便及时发现问题，预防潜在风险，并对事故进行有效处理和责任追究。 这份车辆安全工作计划全面覆盖了从车辆本身到驾驶员行为，再到道路环境的诸多方面，旨在构建一个全方位、多层次的车辆安全管理体系，以降低交通事故风险，保障道路交通安全。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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MATLAB图像去噪行业应用：从医疗到遥感，解锁图像去噪的无限潜力

![MATLAB图像去噪行业应用：从医疗到遥感，解锁图像去噪的无限潜力](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3aa5d0402a313c17c3c9ffa85b40f683.png) # 1. MATLAB图像去噪概述 **1.1 图像去噪的重要性** 图像去噪是图像处理中一项至关重要的任务，它旨在从图像中去除不需要的噪声，从而提高图像的质量和可理解性。图像噪声可能来自各种来源，如传感器缺陷、环境干扰和数据传输错误。 **1.2 MATLAB图像去噪的优势** MATLAB是一个强大的技术计算环境，提供了一系列图像去噪算法和工具。MATLA