温度转化实例的修改。改造实例代码，采用 eval( input(≤提示内容))替换现有输入部分，并使输出的温度值为整数。并使其能接受用户的所有输入

以下是 Python 代码实现：

temp = eval(input("请输入带有符号的温度值（例如：32C或100F）："))
if temp[-1] in ['C', 'c']:
    f = int(temp[0:-1]) * 1.8 + 32
    print("转换后的温度为：{}F".format(int(f)))
elif temp[-1] in ['F', 'f']:
    c = (int(temp[0:-1]) - 32) / 1.8
    print("转换后的温度为：{}C".format(int(c)))
else:
    print("输入格式错误")

代码中使用 `eval(input())` 实现动态输入，并使用 `int()` 函数将输出的温度值转换为整数。同时，使用 `if` 和 `elif` 判断用户输入的温度类型，并进行相应的计算和输出。最后，如果用户输入的温度类型不是 `C` 或 `F`，则输出提示信息。这样就可以接受用户的所有输入了。

相关问题

改造实例代码，采用eval(input(<提示内容>))替换现有输入部分)

我可以回答这个问题。改造实例代码，采用eval(input(<提示内容>))替换现有输入部分，可以实现在运行时动态输入变量值，提高代码的灵活性和可重用性。但是需要注意安全性问题，避免恶意输入导致代码执行异常或安全漏洞。

transformer轨迹预测代码实例

以下是一个使用Transformer模型进行轨迹预测的代码实例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.transformer = nn.Transformer(
            d_model=input_dim,
            nhead=num_heads,
            num_encoder_layers=num_layers,
            num_decoder_layers=num_layers,
            dim_feedforward=hidden_dim,
        )
        self.fc = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, src, tgt):
        # src: 输入序列，形状为[seq_len, batch_size, input_dim]
        # tgt: 目标序列，形状为[seq_len, batch_size, input_dim]
        output = self.transformer(src, tgt)
        output = self.fc(output)
        return output

# 定义自定义数据集类
class TrajectoryDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 构建训练数据
train_data = [...]  # 输入训练数据，形状为[seq_len, batch_size, input_dim]
target_data = [...]  # 目标训练数据，形状为[seq_len, batch_size, output_dim]

dataset = TrajectoryDataset(list(zip(train_data, target_data)))
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 定义模型参数
input_dim = ...
output_dim = ...
hidden_dim = ...
num_layers = ...
num_heads = ...
learning_rate = ...

# 初始化模型和优化器
model = TransformerModel(input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        src, tgt = batch
        optimizer.zero_grad()
        output = model(src, tgt[:-1])  # 去掉目标序列的最后一个元素作为输入
        loss = nn.MSELoss()(output, tgt[1:])  # 目标序列的下一个元素作为目标进行计算损失
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 使用模型进行预测
model.eval()
test_input = [...]  # 输入测试数据，形状为[seq_len, batch_size, input_dim]
with torch.no_grad():
    predicted_output = model(test_input, tgt=None)  # 预测输出，形状为[seq_len, batch_size, output_dim]

请注意，上述代码仅提供了一个基本的Transformer模型框架以及示例数据，你需要根据自己的具体任务和数据进行相应的修改和适配。