解释 # Extract object detection boxes for a second stage classifier if extract_bounding_boxes: p = Path(self.img_files[i]) img = cv2.imread(str(p)) h, w = img.shape[:2] for j, x in enumerate(l): f = "%s%sclassifier%s%g_%g_%s" % (p.parent.parent, os.sep, os.sep, x[0], j, p.name) if not os.path.exists(Path(f).parent): os.makedirs(Path(f).parent) # make new output folder
时间: 2024-02-10 09:35:00 浏览: 31
这段代码的作用是从图像中提取物体检测框,以便于第二个阶段分类器的使用。如果 `extract_bounding_boxes` 参数为真,那么该方法会遍历所有的图像文件,读取图像并获取其高度和宽度。然后,对于每个检测到的物体框,它将创建一个新的文件路径,并将其保存在指定的输出文件夹中。如果输出文件夹不存在,则会创建它。这段代码的实现依赖于 OpenCV 库,因此需要先导入该库。
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def init_optimizer(self, **kwargs): # Choose optimizer model = self.model_container.models['model'] try: opt_type = self.cfg.optimizer freeze = getattr(self.cfg, 'freeze', False) or getattr(self.cfg, 'train_classifier', False) if opt_type == 'SGD': print('Using SGD as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) elif opt_type == 'Adam': print('Using Adam as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) except AttributeError: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay)这个函数什么意思
这个函数是一个初始化优化器的函数,它的作用是根据配置文件中的参数选择使用哪种优化器(SGD或Adam),并根据需要决定是否冻结模型权重(freeze),以及设置相应的超参数(学习率、动量、权重衰减等)。如果配置文件中没有指定优化器,则默认使用SGD优化器。在使用SGD优化器时,如果需要冻结权重,则只会更新梯度不为0的权重。这个函数是在模型训练前被调用的,其作用是为模型训练做准备。
import re import json from collections import defaultdict from question_classifier import * from question_parser import * from answer_search import * from tuomin_word import * '''问答类''' class ChatBotGraph: def __init__(self): self.classifier = QuestionClassifier() self.parser = QuestionPaser() self.searcher = AnswerSearcher() self.keyword_chains = {} self.delimit = '\x00' def chat_main(self, sent, name='珍一堂'): with open('con2.json', 'r') as f: config = json.load(f) # 根据参数获取配置文件中的值 if name in config: name_config = config[name] else: name_config = None answer = '您好,我是在线智能小助理,有什么需要帮助你的?若是没回答上来,请拨打人工电话:{}'.format(name_config) # (2023/7/10)新加入代码 ************************ gfw = DFAFilter() gfw.parse('./stop_word.txt') sent = gfw.filter(sent) print(sent) res_classify = self.classifier.classify(sent) if not res_classify: return answer res_sql = self.parser.parser_main(res_classify) final_answers = self.searcher.search_main(res_sql) if not final_answers: return answer else: return '\n'.join(final_answers) if __name__ == '__main__': path = './stop_word.txt' handler = ChatBotGraph() handler.parse(path) while 1: question = input('用户:') answer = handler.chat_main(question) print('助理小李:', answer) 能解释一下这个代码吗
这段代码是一个基于问答系统的聊天机器人的实现。让我来解释一下主要的部分:
1. 导入必要的库:代码开头导入了一些需要使用的库,如`re`(正则表达式操作)、`json`(处理 JSON 数据)、`defaultdict`(创建默认值字典)等。
2. 导入其他模块:代码中导入了其他几个模块,包括`question_classifier`、`question_parser`、`answer_search`和`tuomin_word`。这些模块包含了问答系统中的关键组件,用于问题分类、问题解析和答案搜索等。
3. 定义ChatBotGraph类:这是一个聊天机器人的主类,其中包含了初始化方法`__init__()`以及主要的聊天方法`chat_main()`。
4. 初始化方法:在初始化方法中,创建了问题分类器(`QuestionClassifier`)、问题解析器(`QuestionPaser`)、答案搜索器(`AnswerSearcher`)以及关键词链表(`keyword_chains`)等。
5. 聊天方法:`chat_main()`方法接收用户输入的问题作为参数,并返回机器人的回答。该方法首先根据配置文件和参数进行一些初始化设置,并返回一个初始的回答。然后,根据用户输入的问题进行关键词过滤,并进行问题分类和解析。最后,通过答案搜索器搜索答案,并将结果返回。
6. 主程序入口:最后的主程序入口部分,读取了停用词文件,创建了一个ChatBotGraph对象,并通过用户输入不断与机器人进行对话。
这段代码是一个简单的问答系统的示例,它通过问题分类、问题解析和答案搜索等组件来实现与用户的交互。你可以根据具体的需求和数据来进行修改和扩展。