class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思
时间: 2023-06-27 17:04:32 浏览: 75
这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类,用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时,会根据模型的超参数定义不同的损失函数,包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑处理,以及为不同的特征层定义了不同的权重平衡。在计算损失时,会用到模型的输出以及一些超参数,最终返回损失值。
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forecast_time_obj_week = forecast_time_obj.weekday() # 判断预测的值是否周末 if forecast_time_obj_week == 6: # 判断是否是周日,0代表周一,6代表周日 pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)] else: pre_true_24hour = pre_true 代码优化
可以将判断周末的部分代码进行简化,如下所示:
```
if forecast_time_obj.weekday() == 6: # 判断是否是周日,0代表周一,6代表周日
pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)]
else:
pre_true_24hour = pre_true
```
这样可以省去中间变量`forecast_time_obj_week`的定义,使代码更加简洁。另外,如果`week_list`是一个变量,可以对其进行判断是否为空,以避免出现`IndexError`的情况。
class Sol(): def __init__(self): self.obj=None self.node_id_list=[] self.distance_of_routes=None # total travel distance of vehicles self.time_of_routes=None # total travel time of vehicles self.fitness=None self.route_list=[] self.timetable_list=[]
这是一个 Python 类的定义,名为 Sol。它具有以下属性和方法:
- 属性:
- obj: 一个空属性,可以用来存储任何对象。
- node_id_list: 一个空列表,可以用来存储节点 ID。
- distance_of_routes: 车辆的总行驶距离。
- time_of_routes: 车辆的总行驶时间。
- fitness: 适应度值,用于衡量解的优劣程度。
- route_list: 车辆行驶路径的列表。
- timetable_list: 车辆行驶时间表的列表。
- 方法:
- __init__(self): 构造函数,用于初始化对象的属性。
该类的作用和具体实现需要根据具体的上下文环境来分析。