def batch_modify(): students = read_students() if students: filename = input("请输入学生信息文件名:") filedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) filepath = os.path.join(filedir, filename) if os.path.exists(filepath): with open(filepath, "r") as f: lines = f.readlines() for line in lines: info = line.strip().split(",") id = info[0] update_student_info(students, id) add_student_info(students) print("批量修改学生信息成功!") else: print(f"找不到文件{filename}") else: print("学生信息为空!")
时间: 2024-02-14 16:21:42 浏览: 25
这段代码是关于批量修改学生信息的功能。首先通过read_students()函数读取学生信息,然后获取用户输入的学生信息文件名,并根据该文件名构造文件的绝对路径。如果该文件存在,则读取文件中的每一行,以逗号分隔每个学生的信息,获取学生的ID并调用update_student_info()函数更新学生信息,如果该学生不存在,则调用add_student_info()函数添加该学生的信息。最后输出批量修改学生信息成功的提示信息。如果找不到学生信息文件,则输出找不到文件的提示信息。如果学生信息为空,则输出学生信息为空的提示信息。
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if self.batch_first: input = input.transpose(0, 1)什么意思
这段代码是针对PyTorch中的RNN类(如`nn.LSTM`、`nn.GRU`等)的,其中`batch_first`是RNN类的一个参数,用于指定输入张量的第一维是否为batch size。如果`batch_first`为True,则输入张量的形状应该是`(batch_size, seq_len, input_size)`,否则应该是`(seq_len, batch_size, input_size)`。
在这段代码中,如果`batch_first`为True,那么输入张量`input`的第一维就是batch size,因此需要将其转置为`(seq_len, batch_size, input_size)`的形状,以便与RNN类的要求相符。这里使用了`transpose`函数来进行转置,其中`(0, 1)`表示将输入张量的第0维和第1维进行交换。如果`batch_first`为False,那么输入张量的形状已经符合要求,无需转置。
总之,这段代码的作用是将输入张量的形状转换为符合RNN类要求的形状,以便在RNN类中进行计算。
下面的函数中的参数各自代表什么意思def create_tf_dataset( data_array: np.ndarray, input_sequence_length: int, forecast_horizon: int, batch_size: int = 128, shuffle=True, multi_horizon=True, ):
这个函数是用来创建 TensorFlow 的数据集的,其中参数的含义如下:
- data_array: np.ndarray,代表输入的数据数组。
- input_sequence_length: int,代表输入序列的长度。
- forecast_horizon: int,代表预测的时间步数。
- batch_size: int,代表每个批次的大小。
- shuffle: bool,代表是否打乱数据集。
- multi_horizon: bool,代表是否使用多个预测时间步数。