FIXED_LENGTH_FORMAT = '10s'
时间: 2024-06-22 20:03:17 浏览: 11
`FIXED_LENGTH_FORMAT = '10s'` 是一种在编程中用于描述数据格式的约定,这里的 '10s' 是一种固定长度格式的表示。在这个例子中:
- `'10'` 表示该字段或数据项的总长度是10个字符(字节),这通常适用于字符类型的数据。
- `'s'` 是 "string" 或 "character string" 的缩写,表示这个字段是字符型的,即每个字符占用一个字节的空间。
所以,当您看到这样的格式定义,它意味着这个字段将存储最多10个ASCII字符,超出部分会被截断。在实际应用中,这可能出现在数据表、文件结构定义或者是特定协议的数据段中,比如数据库表字段定义或者数据通信协议中的数据包格式。例如,在数据库查询中,这样可以确保无论输入什么样的值,它的输出总是固定长度的字符串。
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attgan = AttGAN(args) progressbar = Progressbar() writer = SummaryWriter(join('output', args.experiment_name, 'summary')) fixed_img_a, fixed_att_a = next(iter(valid_dataloader)) fixed_img_a = fixed_img_a.cuda() if args.gpu else fixed_img_a fixed_att_a = fixed_att_a.cuda() if args.gpu else fixed_att_a fixed_att_a = fixed_att_a.type(torch.float) sample_att_b_list = [fixed_att_a]
这段代码创建了 `AttGAN` 类的实例 `attgan`,以及 `Progressbar` 类的实例 `progressbar` 和 `SummaryWriter` 类的实例 `writer`。
首先,使用 `AttGAN(args)` 创建了一个名为 `attgan` 的 `AttGAN` 类的实例。这里将之前解析的命令行参数 `args` 作为参数传递给 `AttGAN` 的构造函数,用于初始化模型。
然后,创建了一个名为 `progressbar` 的 `Progressbar` 类的实例,用于在训练过程中显示进度条。
接下来,使用 `SummaryWriter(join('output', args.experiment_name, 'summary'))` 创建了一个名为 `writer` 的 `SummaryWriter` 类的实例。`join()` 函数用于构建路径,将目录名与路径名连接起来。这个实例将用于记录训练过程中的摘要信息,例如损失值和准确率等。
接下来,代码通过 `next(iter(valid_dataloader))` 从验证集数据加载器中获取了一个批次的图像和属性数据。这个数据将被用作固定的图像和属性,在训练过程中用于生成样本。图像和属性数据通过调用 `.cuda()` 方法将其移到 GPU 上(如果 `args.gpu` 为真),否则保持在 CPU 上。`.type(torch.float)` 用于将属性数据的类型转换为浮点型。
最后,创建了一个名为 `sample_att_b_list` 的列表,并将固定的属性数据 `fixed_att_a` 添加到列表中。这个列表将在后续的代码中用于生成样本。
总结起来,这段代码创建了 `AttGAN` 类的实例,并初始化了 `Progressbar` 类和 `SummaryWriter` 类的实例。然后,从验证集数据加载器中获取了固定的图像和属性数据,并创建了一个用于存储属性数据的列表。这些实例和数据将在训练过程中使用。
翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj
# Calculate the cost
def calTravelCost(route_list, model):
timetable_list = []
distance_of_routes = 0
time_of_routes = 0
obj = 0
# Loop through each route
for route in route_list:
timetable = []
vehicle = model.vehicle_dict[route[0]]
travel_distance = 0
travel_time = 0
v_type = route[0]
free_speed = vehicle.free_speed
fixed_cost = vehicle.fixed_cost
variable_cost = vehicle.variable_cost
# Loop through each node in the route
for i in range(len(route)):
if i == 0:
next_node_id = route[i+1]
travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[v_type, next_node_id] / free_speed
departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time_between_nodes)
timetable.append((int(departure), int(departure)))
elif 1 <= i <= len(route)-2:
last_node_id = route[i-1]
current_node_id = route[i]
current_node = model.demand_dict[current_node_id]
travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] / free_speed
arrival = max(timetable[-1][1] + travel_time_between_nodes, current_node.start_time)
departure = arrival + current_node.service_time
timetable.append((int(arrival), int(departure)))
travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]
travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] / free_speed + \
max(current_node.start_time - arrival, 0)
else:
last_node_id = route[i - 1]
travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id, v_type] / free_speed
departure = timetable[-1][1] + travel_time_between_nodes
timetable.append((int(departure), int(departure)))
travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, v_type]
travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, v_type] / free_speed
# Calculate the cost for this route
distance_of_routes += travel_distance
time_of_routes += travel_time
if model.opt_type == 0:
obj += fixed_cost + travel_distance * variable_cost
else:
obj += fixed_cost + travel_time * variable_cost
timetable_list.append(timetable)
return timetable_list, time_of_routes, distance_of_routes, obj