请解释def load_data_wrapper(filename): lineData = [] with open(filename) as txtData: lines = txtData.readlines() for line in lines: linedata = line.strip().split(',') lineData.append(linedata) return lineData

时间: 2023-05-28 08:02:50 浏览: 110
这是一个Python函数,名称为“load_data_wrapper”,它的参数是一个文件名。该函数的作用是加载指定文件中的数据,并将其转换为适合用于神经网络训练的格式。 - `lineData` 是一个空列表,用于存储从文本文件中读取的数据。 - `with open(filename) as txtData:` 打开文件,使用'with'关键字来确保文件在使用完毕后自动关闭。 - `lines = txtData.readlines()` 读取文件中的所有行,并将其存储在列表“lines”中。 - 对于读取的每一行,使用`.strip()`函数去除两侧空格,并使用`.split(',')`函数将其分割成由逗号分隔的元素列表。 - 将处理后的行数据存储到“lineData”列表中。 - 最后,将处理好的数据作为函数返回值返回。
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conv_wrapper = cext_load(name="conv_wrapper", sources=["conv_wrapper.cpp"], verbose=True) _CURPATH = os.path.abspath(__file__)[:-11] with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f: CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING = f.read() def tensor_to_cparray(ten: torch.Tensor) -> cp.ndarray: if hasattr(cp, 'core'): return cp.core.dlpack.fromDlpack(tens2dlpack(ten)) else: return cp.from_dlpack(tens2dlpack(ten))

这段代码看起来是在加载一个 C++ 扩展模块,并引入了一些必要的依赖库。其中 `cext_load` 函数应该是用来加载 C++ 扩展模块的,`os.path.abspath(__file__)[:-11]` 返回的是当前文件所在目录的绝对路径,`with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f:` 则是打开了一个名为 `neuron.cu` 的 CUDA 文件。最后的 `tensor_to_cparray` 函数则是将 PyTorch 的 Tensor 转换为 Cupy 的 ndarray。

el-table__body-wrapper &::-webkit-scrollbar修改滚动条颜色

你可以使用以下 CSS 代码来修改 el-table__body-wrapper 中的滚动条颜色: ```css .el-table__body-wrapper::-webkit-scrollbar { width: 8px; } .el-table__body-wrapper::-webkit-scrollbar-thumb { background-color: #c1c1c1; border-radius: 4px; } .el-table__body-wrapper::-webkit-scrollbar-track { background-color: #f5f5f5; border-radius: 4px; } ``` 上述代码将会让滚动条变宽,并且设置了一个灰色的滚动条拇指,同时设置了一个淡灰色的滚动条轨道。你可以根据需要修改颜色和其他属性。请注意,这些样式只会在支持 WebKit 引擎的浏览器中有效,在其他浏览器中可能会有所不同。

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以下这段代码是关于CatBoost模型的超参数调整,但里面好像不是在五倍交叉验证下做的分析,请问应该怎么加上五倍交叉验证呢?import os import time import pandas as pd from catboost import CatBoostRegressor from hyperopt import fmin, hp, partial, Trials, tpe,rand from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score as CVS, train_test_split as TTS 自定义hyperopt的参数空间 space = {"iterations": hp.choice("iterations", range(1, 30)), "depth": hp.randint("depth", 16), "l2_leaf_reg": hp.randint("l2_leaf_reg", 222), "border_count": hp.randint("border_count", 222), 'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.001, 0.9), } data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X_wrapper,y,test_size=0.2,random_state=100) def epoch_time(start_time, end_time): elapsed_secs = end_time - start_time elapsed_mins = elapsed_secs / 60 return elapsed_mins, elapsed_secs 自动化调参并训练 def cat_factory(argsDict): estimator = CatBoostRegressor(loss_function='RMSE', random_seed=22, learning_rate=argsDict['learning_rate'], iterations=argsDict['iterations'], l2_leaf_reg=argsDict['l2_leaf_reg'], border_count=argsDict['border_count'], depth=argsDict['depth'], verbose=0) estimator.fit(Xtrain, Ytrain) val_pred = estimator.predict(Xtest) mse = mean_squared_error(Ytest, val_pred) return mse

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