解释这段代码:cam = 'A3.MV.10437' cam1= 'A3.MV.11397' forward = -3 backward = 3 df = generateDf(data,cam,cam1) print ('camera :',cam) print ("---------------------------------------------------------------") print ("Predict 20% speed drop") X,y = generateXYspeed20(df) model = train_model(X,y) print ("---------------------------------------------------------------") print ("Predict speed less than 60% of the average speed") X,y = generateXYspeedUnder(df) model = train_model(X,y) print ("---------------------------------------------------------------") print ("Predict speed anf flow less than 60% of the average") X,y = generateXYspeedAndFlowUnder(df) model = train_model(X,y)
时间: 2023-06-15 09:07:20 浏览: 35
这段代码主要是进行数据处理和机器学习模型的训练。其中,cam和cam1是两个相邻的摄像头编号,forward和backward是用来计算车速的时间偏移量。generateDf函数将数据从数据库中提取并整理成一个DataFrame。然后,代码分别调用generateXYspeed20、generateXYspeedUnder和generateXYspeedAndFlowUnder函数,生成三个不同的数据集,并利用train_model函数对每个数据集进行机器学习模型的训练。最后,输出训练结果。具体来说,这段代码训练了三个不同的模型,分别用于预测车速下降20%、车速低于平均速度的60%和车速和流量同时低于平均值的60%。
相关问题
def train(self, x, y): output = self.forward(x) self.backward(x, y, output)
这段代码看起来是一个神经网络的训练过程。具体来说,train方法接收两个参数:输入x和对应的目标输出y。然后,通过调用forward方法,利用当前的权重和偏置项计算网络的输出。接着,调用backward方法,计算出每个神经元的误差项,并利用误差项和当前的输入,更新权重和偏置项。整个过程就是一个反向传播算法的过程,通过不断地迭代训练,使得神经网络的输出逐渐接近目标输出,从而实现对输入和输出之间的映射关系建模。
class GuidedBackpropReLUModel: def init(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.class.name == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def call(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决,代码如何修改
你的代码中有一个小错误,`__init__` 方法的名称应该是 `__init__` 而不是 `init`。
以下是修改后的代码,其中通过调用 `input.requires_grad_(True)` 将输入的 `input` 设置为需要计算梯度,从而解决了 `input.grad` 为空的问题:
```
class GuidedBackpropReLUModel:
def __init__(self, model, use_cuda):
self.model = model
self.model.eval()
self.cuda = use_cuda
if self.cuda:
self.model = model.cuda()
for idx, module in self.model.features._modules.items():
if module.__class__.__name__ == 'ReLU':
self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU()
def forward(self, input):
model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:])
return model1(input)
def forward_static(self, input):
if self.cuda:
output = self.forward(input.cuda())
else:
output = self.forward(input)
return output
def __call__(self, input, index=None):
input.requires_grad_(True) # 将输入设置为需要计算梯度
output = self.forward_static(input)
if index is None:
index = np.argmax(output.cpu().data.numpy())
one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32)
one_hot[0][index] = 1
one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True)
if self.cuda:
one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output)
else:
one_hot = torch.sum(one_hot * output)
one_hot.backward()
output = input.grad.cpu().data.numpy()
output = output[0, :, :, :]
return output
```
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