UPDATE att_ad_base SET att_ad_base.ad_name = sc_ad_xt.ad_name FROM sc_ad_xt WHERE att_ad_base.ad_code = sc_ad_xt.ad_code;

这是一条 SQL 语句，它的作用是将表 att_ad_base 中的 ad_name 列更新为表 sc_ad_xt 中对应 ad_code 的 ad_name 值。

具体来说，它使用了 SQL 的 UPDATE 和 FROM 语句，先指定要更新的表是 att_ad_base，然后使用 SET 子句将 ad_name 列设置为表 sc_ad_xt 中对应 ad_code 的 ad_name 值。最后，使用 WHERE 子句指定更新条件，即 att_ad_base 表中的 ad_code 列等于 sc_ad_xt 表中的 ad_code 列。

相关问题

for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

这段代码是一个训练循环，用于在每个训练批次中训练 `attgan` 模型。

首先，使用 `progressbar(train_dataloader)` 创建了一个进度条对象，用于在训练过程中显示进度。

然后，通过迭代 `train_dataloader` 获取每个批次的图像 `img_a` 和属性 `att_a`。在循环中，调用 `attgan.train()` 将 `attgan` 设置为训练模式。

接下来，将图像和属性数据移动到 GPU 上（如果 `args.gpu` 为真）或者保持在 CPU 上。使用 `torch.randperm(len(att_a))` 生成一个随机排列的索引，用于对属性数据进行乱序操作。然后，通过索引将 `att_a` 中的属性值重新排序得到 `att_b`。

之后，使用 `.type(torch.float)` 将属性数据的类型转换为浮点型。

最后，将属性数据经过一系列数学计算进行归一化处理。`att_a` 的值乘以2，并减去1，然后再乘以命令行参数 `args.thres_int` 的值。这个过程将属性数据缩放到 -1 到 1 的范围内。

总结起来，这段代码通过迭代训练数据加载器获取每个批次的图像和属性数据。然后，对属性数据进行一系列的预处理操作，包括属性值的随机乱序和归一化处理。这些数据将被用于训练 `attgan` 模型。

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

这段代码是定义了一个名为ACmix的类，继承自PyTorch中的nn.Module。它包含了一些卷积、全连接、非线性激活函数等层，用于实现图像处理任务中的注意力机制和特征融合。

具体来说，逐行解释代码如下：

class ACmix(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1):
        super(ACmix, self).__init__()

定义ACmix类，其中包含了初始化函数__init__()。其中in_planes表示输入特征图的通道数，out_planes表示输出特征图的通道数，kernel_att表示注意力机制的卷积核大小，head表示注意力机制的头数，kernel_conv表示特征融合的卷积核大小，stride表示卷积的步长，dilation表示卷积的膨胀率。

self.in_planes = in_planes
self.out_planes = out_planes
self.head = head
self.kernel_att = kernel_att
self.kernel_conv = kernel_conv
self.stride = stride
self.dilation = dilation
self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1))
self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1))
self.head_dim = self.out_planes // self.head

将输入的参数保存到类的成员变量中，其中rate1和rate2是需要学习的参数，用于调整注意力机制中的权重。

self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1)

定义三个卷积层，其中conv1和conv2用于计算注意力机制，conv3用于特征融合。

self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1)

定义一个卷积层，用于将注意力机制中的特征图转换为头数的通道数。

self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2
self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att)
self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride)
self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1)

定义一些辅助层，其中padding_att表示注意力机制的填充大小，pad_att表示进行反射填充的层，unfold表示对特征图进行展开的层，softmax表示对展开后的特征图进行softmax操作的层。

self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False)
self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, 
                          kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, 
                          stride=stride)

定义特征融合的卷积层和深度可分离卷积层，其中fc层用于将展开后的特征图进行特征融合，dep_conv层用于将融合后的特征图进行输出。

self.reset_parameters()

初始化模型参数。