>> LagrangeInterp 警告: 忽略额外的图例条目。 > 位置:legend>process_inputs (第 592 行) 位置: legend>make_legend (第 319 行) 位置: legend (第 263 行) 位置: LagrangeInterp (第 12 行) >> LagrangeInterp 警告: 忽略额外的图例条目。 > 位置:legend>process_inputs (第 592 行) 位置: legend>make_legend (第 319 行) 位置: legend (第 263 行) 位置: LagrangeInterp (第 12 行)

时间: 2024-04-06 20:31:09 浏览: 204
这个是一个警告信息,它出现在 LagrangeInterp 的代码中。这个警告信息的具体含义是:在 LagrangeInterp 绘制图例时,有些额外的图例条目被忽略了。这可能是因为这些条目没有正确设置或者是不必要的。警告信息并不会影响程序的运行,但是我们可以尝试去解决它,以提高程序的可读性和可维护性。
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template <typename T, typename U> static void convert(const std::vector<std::vector<T>>& inputs, std::vector<std::vector<U>>* outputs) { outputs->reserve(inputs.size()); std::transform(inputs.begin(), inputs.end(), outputs->begin(), [](const std::vector<T>& p, std::vector<U>* q) { return convert(p, q); }); }檢查一下

这段代码定义了一个静态函数 `convert`,接受两个模板参数 `T` 和 `U`,以及两个参数 `inputs` 和 `outputs`。其中,`inputs` 是一个二维向量,存储了类型为 `T` 的数据,`outputs` 是一个指向类型为 `std::vector<std::vector<U>>>` 的指针,表示输出的二维向量,存储了类型为 `U` 的数据。 函数的实现过程中,首先使用 `reserve` 函数为输出向量 `outputs` 分配空间,大小为 `inputs.size()`。然后使用 `std::transform` 函数对 `inputs` 中的每个向量进行转换,并将转换结果存储到 `outputs` 中。其中,`std::transform` 函数的第一个参数是输入向量的起始迭代器,第二个参数是输入向量的终止迭代器,第三个参数是输出向量的起始迭代器,第四个参数是一个 lambda 表达式,用于将输入向量中的每个元素转换成输出向量中的元素。这个 lambda 表达式使用了递归调用 `convert` 函数的方式,将输入向量中的每个元素转换成了输出向量中的元素。 需要注意的是,这段代码中的 `outputs->begin()` 调用可能会导致未定义的行为,因为在调用 `outputs->reserve` 函数之后,`outputs` 的大小仍为 0,因此 `outputs->begin()` 会返回一个无效的迭代器。正确的做法是使用 `std::back_inserter` 或 `std::inserter` 等函数来插入新的元素。

<table id="addTableTag"> <tr> <td>商品id:<input type="text" name="shangpinBeans[0].s_id"></td> <td>商品名称:<input type="text" name="name"></td> <td>商品单位:<input type="text" name="dan"></td> <td>商品简介:<input type="text" name="xiangxi"></td> <td>随便填一个数字:<input type="text" name="c_id"></td> <td>状态:<input type="text" name="statu"></td> </tr> </table>获取到input中的name

可以通过以下方式获取到input中的name: ```javascript var inputs = document.getElementsByTagName("input"); for (var i = 0; i < inputs.length; i++) { console.log(inputs[i].name); } ``` 这段代码会获取到文档中所有input元素,并输出它们的name属性值。在这个例子中,输出会是: ``` shangpinBeans[0].s_id name dan xiangxi c_id statu ```
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[ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1203) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively OPENCV/DNN: [Pooling]:(onnx_node!AveragePool_75): getMemoryShapes() post validation failed. inputs=1 outputs=1/1 blobs=0 inplace=0 [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1206) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively input[0] = [ 1 128 7 7 ] [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1210) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively output[0] = [ 1 128 -2147483648 -2147483648 ] [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1216) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively Exception message: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp:1195: error: (-2:Unspecified error) in function 'void __cdecl cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively(int,class std::map<int,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes,struct std::less<int>,class std::allocator<struct std::pair<int const ,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes> > > &)' > (expected: 'total(os[i]) > 0'), where > 'total(os[i])' is 0 > must be greater than > '0' is 0 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\20496\Desktop\00\1.py", line 23, in <module> output = net.forward() # 网络的计算,返回网络的输出 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp:1195: error: (-2:Unspecified error) in function 'void __cdecl cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively(int,class std::map<int,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes,struct std::less<int>,class std::allocator<struct std::pair<int const ,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes> > > &)' > (expected: 'total(os[i]) > 0'), where > 'total(os[i])' is 0 > must be greater than > '0' is 0

class srmNeuronFunc(object): funclists = ['srm_forward<float>', 'srm_backward<float>'] cu_module = cp.RawModule(code=CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING, options=('-std=c++11', '-I ' + _CURPATH), name_expressions=funclists) neuron_FP = cu_module.get_function(funclists[0]) neuron_BP = cu_module.get_function(funclists[1]) @staticmethod def forward(inputs: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float) -> List[Tensor]: spikes = torch.zeros_like(inputs) delta_ut = torch.zeros_like(inputs) delta_u = torch.zeros_like(inputs) B, T, dim = *inputs.shape[:2], inputs[0][0].numel() with cp.cuda.Device(inputs.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_FP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(inputs.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), cp.float32(taum), cp.float32(taus), cp.float32(e_taug), cp.float32(v_th), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return spikes, delta_ut, delta_u @staticmethod def backward(grad_out: Tensor, delta_ut: Tensor, delta_u: Tensor, spikes: Tensor, epsw: Tensor, epst: Tensor) -> List[Tensor]: grad_w = torch.zeros_like(grad_out) grad_t = torch.zeros_like(grad_out) B, T, dim = *grad_out.shape[:2], grad_out[0][0].numel() with cp.cuda.Device(grad_out.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_BP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(grad_out.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(epsw), tensor_to_cparray(epst), tensor_to_cparray(grad_w.contiguous()), tensor_to_cparray(grad_t.contiguous()), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return grad_w, grad_t

class srmConvFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward( ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, stride: Tuple[int] = (1, 1), padding: Tuple[int] = (0, 0), dilation: Tuple[int] = (1, 1), groups: int = 1 ) -> Tensor: out = torch.nn.functional.conv2d( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), weight, None, stride, padding, dilation, groups ) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward( out.view(*inputs.shape[:2], *out.shape[1:]), taum, taus, e_taug, v_th ) ctx.save_for_backward( inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, torch.tensor(stride, dtype=torch.int), torch.tensor(padding, dtype=torch.int), torch.tensor(dilation, dtype=torch.int), torch.tensor(groups, dtype=torch.int) ) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, stride, padding, dilation, groups = ctx.saved_tensors stride = tuple(stride) padding = tuple(padding) dilation = tuple(dilation) groups = int(groups) grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) grad_inputs = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_input( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]).shape, grad_t.view(-1, *grad_t.shape[2:]), weight, padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) grad_inputs = grad_inputs.view(*inputs.shape) * inputs grad_weight = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_weight( weight.shape, grad_w.view(-1, *grad_w.shape[2:]), inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) return grad_inputs * 0.85, grad_weight, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None

import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构,提升精确率

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