model.from_config(config)

时间: 2023-10-13 12:57:38 浏览: 247
model.from_config(config)是一个用于从模型配置信息中重构模型的方法。通过调用model.get_config()方法可以获取模型的配置信息，返回一个包含模型配置信息的Python字典。然后可以使用model.from_config(config)方法根据配置信息重新实例化模型。这个方法适用于Model类和Sequential类的模型。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Keras笔记（一）关于Keras模型](https://blog.csdn.net/qq_36330643/article/details/74356799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [关于 Keras 模型](https://blog.csdn.net/W_H_M_2018/article/details/105550710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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config

config
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from utils.config import create_config from utils.common_config import get_model, get_train_dataset, \ get_val_dataset, \ get_val_dataloader, \ get_val_transformations \

这段代码中导入了一个create_config函数和四个常用函数get_model、get_train_dataset、get_val_dataset、get_val_dataloader以及一个函数get_val_transformations，这些函数都在utils文件夹下的不同...

def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)

3. 初始化一个LSTM层，其中输入维度为config.embed，隐藏状态维度为config.hidden_size，层数为config.num_layers，双向LSTM，batch_first设置为True，dropout为config.dropout。 4. 初始化一个全连接层，将LSTM输出...

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其中，model_args.model_name_or_path指定了要加载的预训练模型的名称或路径，config指定了模型的配置文件，trust_remote_code=True表示信任远程代码。 参数可以根据具体需求进行调整。比如，可以通过修改model_...

import argparse import os import torch import numpy as np from utils.config import create_config from utils.common_config import get_criterion, get_model, get_train_dataset,\ get_val_dataset, get_train_dataloader,\ get_val_dataloader, get_train_transformations,\ get_val_transformations, get_optimizer,\ adjust_learning_rate from utils.evaluate_utils import contrastive_evaluate, get_predictions, hungarian_evaluate from utils.memory import MemoryBank from utils.train_utils import gcc_train from utils.utils import fill_memory_bank, fill_memory_bank_mean from termcolor import colored from utils.aug_feat import AugFeat

- utils.config 包含了创建配置文件的函数 create_config。 - utils.common_config 包含了一些用于获取模型、数据集、数据加载器、优化器等的函数。 - utils.evaluate_utils 包含了一些用于评估模型性能的...

# build dataset train_dataset = NERDataset(word_train, label_train, config) dev_dataset = NERDataset(word_dev, label_dev, config) # get dataset size train_size = len(train_dataset) # build data_loader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True, collate_fn=dev_dataset.collate_fn) # Prepare model device = config.device model = BertNER.from_pretrained(config.bert_model, num_labels=len(config.label2id)) model.to(device)

上述代码是基于PyTorch框架构建命名实体识别模型的代码。它通过调用NERDataset类来构建训练集和验证集，并使用DataLoader类来创建数据批次，方便模型的训练和验证。同时，代码中使用了预训练的BERT模型，并根据标签...

class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个基于 LSTM 的文本分类模型的实现，模型的输入是一个由文本数据构成的批次（batch），输出是这个批次中每个文本数据的分类结果。在该模型中，首先根据配置信息创建了一个 Embedding 层，用于将每个词汇...

class Model(nn.Module): def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个PyTorch的模型定义，其中包括embedding层、LSTM层和全连接层。模型的输入是x，输出是out。其中，输入x的形状为[batch_size, seq_len]，表示一批输入数据中每个序列的长度为seq_len，总共有batch_size...

import os import shutil from time import time from datetime import datetime import configparser import argparse import numpy as np import mxnet as mx from mxnet import nd from mxnet import gluon from mxnet import autograd from mxboard import SummaryWriter from lib.utils import compute_val_loss, evaluate, predict from lib.data_preparation import read_and_generate_dataset from model.model_config import get_backbones

这段代码是用来做什么的？ 这段代码是用来导入所需的 Python 模块和库，以及定义一些函数和变量，用于训练和评估深度学习模型。其中包括 MXNet 框架、数据读取和处理、模型配置等。同时还包括了一些辅助函数，如...

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其输入图像的尺寸是 config.img_size，输出类别数目为 num_class。 接下来，代码通过调用 torch.load 函数加载预训练模型的参数，并使用 load_state_dict 函数将参数加载到 cnn 模型中。 然后，代码定义...

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I'm sorry, as a language model AI, I don't have access to the configuration of your system or any package installed in it. My purpose is to assist you in generating human-like text based on the inputs...

class EntityRankerClassifier(nn.Module): def __init__(self, n_classes, PRE_TRAINED_MODEL_NAME): super(EntityRankerClassifier, self).__init__() self.bert = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME) self.drop = nn.Dropout(p=0.3) self.out = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask): _, pooled_output = self.bert( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=False ) output = self.drop(pooled_output) return self.out(output)

2. 模型结构：该模型使用预训练的BERT模型作为编码器，通过AutoModel.from_pretrained函数加载预训练模型，并将输入的文本序列input_ids和注意力掩码attention_mask传入BERT模型中，得到BERT模型的输出。这里使用的...

import torch import torch.nn as nn from pointnet2_lib.pointnet2.pointnet2_modules import PointnetFPModule, PointnetSAModuleMSG from lib.config import cfg def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]中的self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) )是什么含义和作用

这段代码定义了一个PointNet++网络的模型，其中SA_modules是一系列的PointnetSAModuleMSG模块，每个模块的作用是对输入的点云进行分组、采样、卷积和池化操作。FP_modules是一系列的PointnetFPModule模块，每个模块...

%%bash # launch final training with five random seeds for VTAB-dmlab, sun397 and eurosat. The hyperparameters are the same from our paper. model_root=<MODEL_ROOT> data_path=<DATA_PATH> output_dir=<OUTPUT_DIR> # vtab-structured: dmlab # base_lr = 1.0 # lr = base_lr / 256 * cfg.DATA.BATCH_SIZE for seed in "42" "44" "82" "100" "800"; do python train.py \ --config-file configs/prompt/cub.yaml \ MODEL.TYPE "swin" \ DATA.BATCH_SIZE "8" \ MODEL.PROMPT.NUM_TOKENS "50" \ MODEL.PROMPT.DEEP "True" \ MODEL.PROMPT.DROPOUT "0.1" \ DATA.FEATURE "swinb_imagenet22k_224" \ DATA.NAME "StanfordCars" \ DATA.NUMBER_CLASSES "6" \ SOLVER.BASE_LR "0.25" \ SOLVER.WEIGHT_DECAY "0.001" \ SEED ${seed} \ MODEL.MODEL_ROOT "${model_root}" \ DATA.DATAPATH "${data_path}" \ OUTPUT_DIR "${output_dir}/seed${seed}" done

这段代码是用于训练一个基于 Swin Transformer 的模型，使用 CUB-200 数据集进行训练，优化器采用的是 SGD，初始学习率为 0.25，权重衰减为 0.001。训练时使用了 Prompt 的技术，Prompt 的 token 数量为 50，同时...

优化这个sql SELECT count( 1 ) FROM ( SELECT B.ID, B.PURCHASE_REQUEST_ID, B.MATERIAL_ID, B.MATERIAL_CODE, B.MATERIAL_NAME, B.STANDARD, B.MODEL_ID, B.BILL_ROW_ID, B.BILL_NO, BILL_NAME, B.MODEL_CODE, B.MODEL_NAME, B.PARENT_MODEL_ID, B.PARENT_MODEL_CODE, B.PARENT_MODEL_NAME, B.UNIT_CODE, B.UNIT_NAME, B.PURCHASE_TYPE_CODE, CAST( NVL( B.APPLY_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS APPLY_NUM, CAST( NVL( B.DEAL_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS DEAL_NUM, CAST( NVL( B.RETURN_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS RETURN_NUM, B.DEAL_USER_ID, B.DEAL_USER_NAME, CAST( NVL( B.PRICE, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS PRICE, CAST( NVL( B.AMOUNT, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AMOUNT, B.IMPLEMENT_CODE, B.IMPLEMENT_NAME, B.IMPLEMENT_INVEST_AMOUNT, B.PURCHASE_MANAGER_ID, B.PURCHASE_MANAGER_NAME, B.PROVIDER_ID, B.PROVIDER_NAME, B.REMARK, B.DELIVER_AREA, B.DELIVER_ADDRESS, B.RECEIVE_PEOPLE, B.RECEIVE_PEOPLE_PHONE, B.ITEM_STATUS, B.COST_CENTER, B.COST_BUDGET_CODE, B.COST_IMPLEMENT_NAME, B.FRAME_CONT_ID, B.FRAME_CONT_CODE, B.FRAME_CONT_NAME, B.DETAIL_CONFIG, B.PURCHASE_CATEGORY_CODE, B.INVOICE_TITLE_CODE, B.INVOICE_SEND_ADDRRSS, B.MATERIAL_REQUEST_ITEM_ID, B.YEAR, B.DELETE_FLAG, B.PROVINCE_CODE, B.REASON, B.PARENT_ITEM_ID, B.FRAME_CONT_ITEM_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_CODE, B.MATERIAL_URL, B.RECOMMEND_PROVIDER_NAMES, C.PURCHASE_REQUEST_CODE, C.PURCHASE_REQUEST_NAME, C.APPLY_TYPE_CODE, C.CREATOR_NAME, C.APPLY_TELEPHONE, C.COMPANY_NAME, C.DEPT_NAME, B.CREATE_TIME, TO_CHAR( B.CREATE_TIME, 'YYYY-MM-DD' ) CREATE_TIME_STR, C.ARRIVE_TIME, C.IS_TO_END, C.MONEY_WAY_CODE, C.OWN, C.APPLY_CATEGORY_CODE, C.manu_Type, C.BILL_ID, MMD.MATERIAL_TYPE_CODE, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_ID, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_NAME, ( SELECT ORG_NAME FROM ORGANIZATIONS WHERE DELETE_FLAG = '0' AND ORG_CODE = ( SELECT PARENT_COMPANY_NO FROM ORGANIZATIONS WHERE ID = B.MATERIAL_DEPT_ID )) AS MATERIAL_COMPANY_NAME, B.ORIGINAL, B.PROVIDER_PRODUCT_MODEL, B.PROVIDER_PRODUCT_NAME, B.PRODUCT_DESC, B.Back_Flag, CASE WHEN MMD.material_type_code = 'WZ' THEN '1' WHEN MMD.material_type_code = 'FW' THEN '2' ELSE '3' END apply_category_code_item, NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) IS_CARDSYSTEM_REQUEST, B.APPLY_GROUP_AUTHORITES, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_ID, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_CODE, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_NAME, B.PREQUALFY_CODE, nvl( C.IS_QUICK, '0' ) AS IS_QUICK, C.PURCHASE_WAY_CODE, C.PURCHASE_TYPE_CODE PURCHASE_TYPE_CODE_P, C.ORIGINAL_TYPE, C.PURCHASE_REQUEST_BILLS_TYPE, B.IS_FRAME_CONT_MONAD FROM PURCHASE_REQUEST_ITEM B LEFT JOIN PURCHASE_REQUEST C ON B.PURCHASE_REQUEST_ID = C.ID LEFT JOIN MATERIAL_DATA MMD ON MMD.ID = B.MATERIAL_ID AND MMD.DELETE_FLAG = '0' WHERE B.delete_flag = '0' AND B.Item_Status IN ( 1 ) AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item_log pril WHERE B.id = pril.purchase_request_item_id AND pril.lock_status = '1' AND pril.delete_flag = '0' ) AND ( ( c.apply_type_code NOT IN ( '20', '41', '3' ) AND nvl( B.Apply_Num, 0 ) > nvl( B.Deal_Num, 0 )) OR c.apply_type_code IN ( '20', '41', '3' ) ) AND B.Deal_User_Id =: 1 AND C.MONEY_WAY_CODE =: 2 AND C.APPLY_TYPE_CODE =: 3 AND C.PAY_OUT_TYPE_CODE =: 4 AND C.APPLY_CATEGORY_CODE =: 5 AND NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) = : 6 AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item p left join material_province mp ON p.material_id = mp.material_id WHERE p.delete_flag = 0 AND mp.delete_flag = 0 AND mp.material_status = 03 AND mp.org_code = p.province_code AND p.id = B.id ) ORDER BY C.ID, B.ID ASC)

b.DETAIL_CONFIG, b.PURCHASE_CATEGORY_CODE, b.INVOICE_TITLE_CODE, b.INVOICE_SEND_ADDRRSS, b.MATERIAL_REQUEST_ITEM_ID, b.YEAR, b.DELETE_FLAG, b.PROVINCE_CODE, b.REASON, b.PARENT_ITEM_ID, b....

import torch import torch.nn as nn from pointnet2_lib.pointnet2.pointnet2_modules import PointnetFPModule, PointnetSAModuleMSG from lib.config import cfg def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def init(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().init() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]对于该代码中的PointnetSAModuleMSG模块和PointnetFPModule模块，我都加入了注意力机制以试图提升整个网络的性能，但是在改进后却在PointnetSAModuleMSG类内出现了其父类返回值new_xyz数值为空的问题，你知道有哪些可能的原因吗

可能的原因有以下几点： 1. 在添加注意力机制时，可能出现了维度不匹配的问题，需要检查注意力机制的实现是否正确。 2. 在在 PointnetSAModuleMSG 类中，可能出现了参数设置错误的问题，需要检查参数设置是否正确...

import torch import torch.nn as nn from pointnet2_lib.pointnet2.pointnet2_modules import PointnetFPModule, PointnetSAModuleMSG from lib.config import cfg class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]中的 SA_modules的forward函数接受几个参数，为什么

SA_modules的forward函数接受两个参数：l_xyz和l_features。其中，l_xyz是一个列表，包含每个SA层的点云位置信息，l_features是一个列表，包含每个SA层的特征信息。在每个SA层中，输入的点云信息会被分割成多个局部...
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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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Keil uVision5全面精通指南

# 摘要 Keil uVision5是一个集成开发环境，广泛应用于嵌入式系统的开发。本文从基础入门开始，详细介绍了Keil uVision5的项目管理、配置、编程实践、高级功能及技巧，并通过项目案例分析，深入阐述了其在实际开发中的应用。本篇论文特别注重于项目创建、目标配置、调试环境搭建、性能优化、脚本编程与自动化、高级调试技术，以及通过嵌入式操作系统集成和驱动开发流程的案例分析，展示了Keil uVision5的实用性和高效性。文章还展望了Keil uVision5的未来发展趋势，并提供了社区资源和学习渠道，为读者提供了一个全面掌握Keil uVision5的平台。 # 关键字 Keil u
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flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

在Flink中，如果你需要将19个MySQL CDC（Change Data Capture）的全量同步作业提交到YARN上，你需要确保Flink集群和YARN进行了正确的集成，并配置了适当的参数。以下是可能涉及到的一些关键配置： 1. **并行度（Parallelism）**：每个作业的并行度应该设置得足够高，以便充分利用YARN提供的资源。例如，如果你有19个任务，你可以设置总并行度为19或者是一个更大的数，取决于集群规模。 ```yaml parallelism = 19 或者 根据实际资源调整 ``` 2. **YARN资源配置**：Flink通过`yarn.a
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PHP博客旅游的探索之旅

资源摘要信息:"博客旅游" 博客旅游是一个以博客形式分享旅行经验和旅游信息的平台。随着互联网技术的发展和普及，博客作为一种个人在线日志的形式，已经成为人们分享生活点滴、专业知识、旅行体验等的重要途径。博客旅游正是结合了博客的个性化分享特点和旅游的探索性，让旅行爱好者可以记录自己的旅游足迹、分享旅游心得、提供目的地推荐和旅游攻略等。 在博客旅游中，旅行者可以是内容的创造者也可以是内容的消费者。作为创造者，旅行者可以通过博客记录下自己的旅行故事、拍摄的照片和视频、体验和评价各种旅游资源，如酒店、餐馆、景点等，还可以分享旅游小贴士、旅行日程规划等实用信息。作为消费者，其他潜在的旅行者可以通过阅读这些博客内容获得灵感、获取旅行建议，为自己的旅行做准备。 在技术层面，博客平台的构建往往涉及到多种编程语言和技术栈，例如本文件中提到的“PHP”。PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，特别适合于网页开发，并可以嵌入到HTML中使用。使用PHP开发的博客旅游平台可以具有动态内容、用户交互和数据库管理等强大的功能。例如，通过PHP可以实现用户注册登录、博客内容的发布与管理、评论互动、图片和视频上传、博客文章的分类与搜索等功能。 开发一个功能完整的博客旅游平台，可能需要使用到以下几种PHP相关的技术和框架： 1. HTML/CSS/JavaScript：前端页面设计和用户交互的基础技术。 2. 数据库管理：如MySQL，用于存储用户信息、博客文章、评论等数据。 3. MVC框架：如Laravel或CodeIgniter，提供了一种组织代码和应用逻辑的结构化方式。 4. 服务器技术：如Apache或Nginx，作为PHP的运行环境。 5. 安全性考虑：需要实现数据加密、输入验证、防止跨站脚本攻击(XSS)等安全措施。 当创建博客旅游平台时，还需要考虑网站的可扩展性、用户体验、移动端适配、搜索引擎优化（SEO）等多方面因素。一个优质的博客旅游平台，不仅能够提供丰富的内容，还应该注重用户体验，包括页面加载速度、界面设计、内容的易于导航等。 此外，博客旅游平台还可以通过整合社交媒体功能，允许用户通过社交媒体账号登录、分享博客内容到社交网络，从而提升平台的互动性和可见度。 综上所述，博客旅游作为一个结合了旅行分享和在线日志的平台，对于旅行者来说，不仅是一个记录和分享旅行体验的地方，也是一个获取旅行信息、学习旅游知识的重要资源。而对于开发者来说，构建这样一个平台需要运用到多种技术和考虑多个技术细节，确保平台的功能性和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多
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java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

在Java中，对电话号码后四位进行脱敏通常是为了保护用户隐私。你可以通过字符串截取和替换的方式来实现这个功能。下面是一个简单的示例： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { String phoneNumber = "1234567890"; // 假设原始手机号 int startCutOff = phoneNumber.length() - 4; // 要开始切割的位置是后四位的起始位置 String maskedNumber = ph