self.fold_keys = [key for key in data_dic.keys() if "_".join(key.split("_")[:-1]) in fold]

这是一个 Python 代码的语句。该语句的作用是将字典 data_dic 中的键按照特定的规则进行筛选，只保留符合条件的键，然后将这些键保存在列表 self.fold_keys 中。具体的规则是，将每个键按照下划线进行分割，然后取除了最后一个元素以外的所有元素，再将这些元素用下划线连接起来，如果连接起来的字符串在列表 fold 中出现过，则该键就符合条件。

相关问题

class MainLoop(MainLoopBase): def __init__(self, cv, config): """ Initializer. :param cv: The cv fold. 0, 1, 2 for CV; 'train_all' for training on whole dataset. :param config: config dictionary """ super().__init__() self.use_mixed_precision = True if self.use_mixed_precision: policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16') mixed_precision.set_policy(policy) self.cv = cv self.config = config self.batch_size = 1 self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first'

这是一个名为MainLoop的类，它继承自MainLoopBase类。这个类的作用是定义训练循环的逻辑和参数。

在初始化方法中，它接受两个参数cv和config。cv表示交叉验证的折数，可以是0、1、2来表示三折交叉验证，或者是'train_all'表示在整个数据集上进行训练。config是一个配置字典，包含了训练过程中的各种参数。

在初始化方法中，首先调用了父类MainLoopBase的初始化方法。然后设置了一个变量use_mixed_precision为True，表示使用混合精度训练。如果use_mixed_precision为True，则设置了TensorFlow的混合精度策略为'mixed_float16'。

接下来，初始化了一些训练过程中的参数，如batch_size、learning_rate、learning_rates、learning_rate_boundaries、max_iter等。这些参数用来控制训练过程中的学习率、迭代次数、显示间隔、保存模型间隔等。

最后，设置了一些其他参数，如test_initialization表示是否在训练开始时进行测试初始化，reg_constant表示正则化常数，data_format表示数据格式为'channels_first'。

这个类主要用于训练循环的控制和参数设置。具体的训练逻辑需要在类的其他方法中实现。

class ShiftModule(nn.Module): def __init__(self, input_channels, n_segment=8,n_div=8, mode='shift'): super(ShiftModule, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.n_segment = n_segment self.fold_div = n_div self.fold = self.input_channels // self.fold_div self.conv = nn.Conv1d(self.fold_div*self.fold, self.fold_div*self.fold, kernel_size=3, padding=1, groups=self.fold_div*self.fold, bias=False) if mode == 'shift': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:self.fold, 0, 2] = 1 # shift left self.conv.weight.data[self.fold: 2 * self.fold, 0, 0] = 1 # shift right if 2*self.fold < self.input_channels: self.conv.weight.data[2 * self.fold:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'fixed': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'norm': self.conv.weight.requires_grad = True def forward(self, x): nt, c, h, w = x.size() n_batch = nt // self.n_segment x = x.view(n_batch, self.n_segment, c, h, w) x = x.permute(0, 3, 4, 2, 1) # (n_batch, h, w, c, n_segment) x = x.contiguous().view(n_batch*h*w, c, self.n_segment) x = self.conv(x) # (n_batch*h*w, c, n_segment) x = x.view(n_batch, h, w, c, self.n_segment) x = x.permute(0, 4, 3, 1, 2) # (n_batch, n_segment, c, h, w) x = x.contiguous().view(nt, c, h, w) return x

这是一个名为ShiftModule的类，继承自nn.Module。它有四个参数：input_channels表示输入通道数，n_segment表示分段数，默认为8，n_div表示每个分段的通道数，默认为8，mode表示模式，默认为shift。

在初始化函数__init__中，首先调用父类的构造函数，然后将参数赋值给类的属性。接着，根据n_div和fold计算出fold_div，即每个fold中的通道数。然后创建一个1D卷积层，输入通道数为fold_div*fold，输出通道数也为fold_div*fold，卷积核大小为3，padding为1，groups为fold_div*fold，表示每个fold内的通道共享卷积核，bias为False，表示不使用偏置。

如果mode为shift，则将卷积层的权重设置为可训练，初始化为0，并将第一个fold的第0个通道的第2个位置的权重设置为1。