这段代码是什么意思，是否有错 <view class="device_item"v-for="(item,index) in deviceList" :key="index" @click="devicechannel(item.deviceId)"> </view>

时间: 2023-11-29 10:05:17 浏览: 35
这段代码是一个在Vue.js中使用的模板语法，用于在页面中循环渲染一组设备项，并为每个设备项绑定一个点击事件。 让我逐行解释这段代码的含义： - `<view class="device_item">`：这是一个`<view>`标签，使用`class="device_item"`来定义样式类，表示设备项的外层容器。 - `v-for="(item, index) in deviceList"`：这是循环渲染的语法，用于遍历`deviceList`数组中的每一项。`item`表示当前遍历到的数组元素，`index`表示当前元素在数组中的索引。 - `:key="index"`：这是为循环渲染的每个元素指定唯一的标识符，用于优化渲染效率。通常使用索引作为`key`。 - `@click="devicechannel(item.deviceId)"`：这是为设备项绑定点击事件的语法。当点击设备项时，会调用名为`devicechannel`的方法，并将`item.deviceId`作为参数传递给该方法。 至于是否有错，从您提供的代码来看，缺少了空格导致的错误。正确的代码应该为： ```html <view class="device_item" v-for="(item, index) in deviceList" :key="index" @click="devicechannel(item.deviceId)"> <!-- 设备项内容 --> </view> ``` 请注意，在Vue.js中，模板中的属性和指令之间是需要有空格分隔的，否则会导致语法错误。确保添加了正确的空格后，再次运行代码，应该就不会报错了。

相关推荐

zip

vue-todolist:布尔运动

<li v-for="(todo, index) in todos" :key="index" :class="{ completed: todo.done }"> <input type="checkbox" @change="toggleTodo(index)" :checked="todo.done"> <span>{{ todo.title }}</span> <button @...
zip

Laravel开发-laravel-bootstrap-table-list .zip

<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Laravel Bootstrap 表格</title> <link rel="stylesheet" href="{{ asset('css/bootstrap.min.css') }}"> </head> <body> ...
7z

p720_ov2640_r58_dev拍照和录像都是720p的分辨率20160713_1430.7z

1 for camera without isp(using built-in isp of Axx) ; 0 for camera with isp ;------------------------------------------------------------------------------- use_builtin_isp = 0 ;-------------------...

这段代码是什么意思</view> <scroll-view class="border list" scroll-y="true" :style="{width:'93vw',height:'38vh'}"> <view v-for="(item,index) in deviceList" :key="index" class="list-item"> <view class="column"> <text class="text">{{item.name}}</text> <view class="row"> <text class="text">{{item.advertisServiceUUIDs.length}}</text> <text class="text">个主服务</text> <text class="text">信号强度</text> <text class="text">{{item.RSSI}}</text> <button v-if="!item.connected" size="mini" class="button" @click="toConnect(item.deviceId)">连接</button> <button v-if="item.connected" size="mini" @click="disConnect(item.deviceId)">断开连接</button> </view> </view> </view> </scroll-view> </view>

2. <view v-for="(item,index) in deviceList" :key="index" class="list-item">：这是一个 Vue.js 的列表渲染语法，用于遍历 deviceList 数组中的每个元素，并根据模板进行渲染。 - v-for="(item,index) in ...

# 测试部分，每次喂入 batch_size 张图片 with torch.no_grad(): my_resnet.eval() # 测试模式 correct = list(0. for i in range(2)) total = list(0. for i in range(2)) for j, (inputs, label_class) in enumerate(test_loader): inputs = inputs.to(device) # 输入图像 label_class = label_class.to(device) # 类别标签 label_class = label_class.long() outputs_class = my_resnet(inputs) # （输出：类别独热码） loss = loss_func(outputs_class, label_class) valid_loss += loss.item() * inputs.size(0) ret, predictions = torch.max(outputs_class.data, 1) correct_counts = predictions.eq(label_class.data.view_as(predictions)) acc = torch.mean(correct_counts.type(torch.FloatTensor)) valid_class_acc += acc.item() * inputs.size(0) res = predictions == label_class for label_idx in range(len(label_class)): label_single = label_class[label_idx] correct[label_single] += res[label_idx].item() total[label_single] += 1 这部分代码是做什么的 介绍一下 谢谢！！

这部分代码是对训练好的 ResNet 模型进行测试，用于评估模型的性能表现。该代码通过遍历测试集中的数据，将其输入 ResNet 模型，得到模型的输出，即分类独热码。然后计算该输出与实际标签之间的损失，并将该损失值加...

帮我看看这段代码报错原因： Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 274, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 38, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) RuntimeError: Expected index [128, 1] to be smaller than self [16, 8] apart from dimension 1 部分代码如下：cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) # index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

这个错误是由于 index 张量的大小与 output 张量的大小不匹配导致的。在你的代码中，index 张量的大小是 [batch_size, classes]，即每个样本的预测标签的 one-hot 编码，而 output 张量的大小是 [batch_...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

好的，下面是使用LDAM损失函数训练模型的代码： python import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR from torch.utils.data import DataLoader # 定义LDAM损失函数 ...

帮我看看这段代码报错原因：Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 272, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 37, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index. 部分代码如下：cls_num_list = np.zeros(classes) for _, label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

根据报错信息，可以看出问题出在这一行代码上：index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1)，报错信息中指出 scatter_() 函数期望得到的是 int64 类型的索引，但是目前传入的 target.data.view(-1, 1) ...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

好的，以下是使用LDAM损失函数进行模型训练的示例代码： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from ldam_loss import LDAMLoss # 导入LDAM...

cnn = torch.load('../CNN-LSTM-ATT/model/Densenet+bl+att.pkl') cnn = cnn.to(device) with torch.no_grad(): class_accuary_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm)修改代码

以下是修改后的代码： cnn = torch.load('../CNN-LSTM-ATT/model/Densenet+bl+att.pkl') cnn = cnn.to(device) with torch.no_grad(): class_accuracy_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for...

pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) classes=7, cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() 报错：File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 53, in forward return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2824, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

这个报错是因为 target 中包含了多个标签，而 F.cross_entropy 函数只支持单标签的情况。你可以将 target 转换成一个 1D 的 Tensor，其中每个元素表示一个样本的类别标签。可以使用 torch.flatten() 或者 ...

请在代码中加入准确率：with torch.no_grad(): class_accuary_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm) for i in range(cm.shape[0]): acc = cm[i, i] / np.sum(cm[i]) class_accuary_List.append(acc) print("Class", i, "Accuracy:", acc)

好的，下面是加入准确率的代码： with torch.no_grad(): class_accuracy_list = [] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len...

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

根据你提供的代码，报错信息显示 index 的形状是 [112, 1]，而 x 的形状是 [16, 7]，因此 index 与 x 的形状不匹配，导致了这个错误。 为了解决这个问题，你可以尝试将 LDAMLoss 类的 forward 函数中的 index 的...

pytorch部分代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则，直接反向传播求梯度 else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

这个报错是因为在计算batch_m时，index_float的维度是反过来的，应该将index_float.transpose(0,1)改为index_float.transpose(1,0)，即将第0维和第1维交换。修改后的代码如下： ... batch_m = torch.matmul...

import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained V16 model as FCN backbone vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) features = list(vgg16.features.children()) self.backbone = nn.Sequential(*features) # FCN layers self.fcn_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 4096, 7), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, 4096, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, num_classes, 1) ) # Transformer layers self.transformer = nn.Transformer( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1 ) def forward(self,x): # Backbone feature extraction features = self.backbone(x) # FCN layers fcn_out = self.fcn_layers(features) # Reshaping output for transformer input b, c, h, w = fcn_out.size() fcn_out = fcn_out.squeeze().view(c, b, -1).permute(2, 0, 1) # Reshaping for transformer input # Transformer encoding transformer_out = self.transformer.encode(fcn_out) # Reshaping output for segmentation prediction transformer_out = transformer_out.permute(1, 2, 0).view(b, c, h, w) return transformer_out if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) 改进这段代码

这段代码看起来已经很完整了，但有一些改进可以提出。 首先，由于我们只需要使用 VGG16 的特征提取部分作为 FCN 的 backbone，而不需要其完整的网络结构，因此可以使用 vgg16.features 而不是 vgg16 来加载预...

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

根据你提供的代码，报错是出现在 LDAMLoss 的 forward 函数中。根据报错信息，可以推测是 index 的大小与 x 的大小不匹配导致的。可以在 forward 函数中添加一行代码，对 index 进行裁剪，使其与 x 的大小匹配，代码...

代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.int64) # uint8 index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 280, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 183, in forward ldam_loss = self.ldam_loss(x, target) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 149, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index.

根据报错信息，你需要将 index 的数据类型转换为 torch.int64。在代码中，index 的数据类型被初始化为 torch.uint8，但是 scatter_() 函数需要的是 torch.int64 类型的索引。你可以在 LDAMLoss 类的...
zip

viewpager每个view包含多个item

View view = inflater.inflate(R.layout.fragment_device_list, container, false); RecyclerView recyclerView = view.findViewById(R.id.recycler_view); DeviceAdapter adapter = new DeviceAdapter...
7z

r58_bmi160_bma250_ov2640_dev点亮VGA的ov2640HDMI显示_20160630_1142.7z

1 for camera without isp(using built-in isp of Axx) ; 0 for camera with isp ;------------------------------------------------------------------------------- use_builtin_isp = 0 ;-------------------...

最新推荐

recommend-type

数字化转型大数据咨询规划建议书两份材料.pptx

数字化转型大数据咨询规划建议书两份材料.pptx
recommend-type

matlab画图案例资源.docx

当使用 MATLAB 画图时，你可以使用不同的函数和工具箱来创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、曲面图等。以下是一个简单的示例，演示如何使用 MATLAB 绘制一个简单的线图： matlab % 创建一些示例数据 x = 0:0.1:2*pi; y = sin(x); % 绘制线图 plot(x, y, 'LineWidth', 2); % 绘制线条，设置线宽为2 xlabel('X轴标签'); % 设置 x 轴标签 ylabel('Y轴标签'); % 设置 y 轴标签 title('正弦函数图像'); % 设置标题 grid on; % 显示网格 上述代码首先创建了一些示例数据 x 和 y，然后使用 plot 函数绘制了正弦函数的图像。在绘制图像之后，通过 xlabel、ylabel 和 title 函数分别添加了 x 轴标签、y 轴标签和标题。最后，通过 grid on 函数显示了网格。 除了上面的示例之外，MATLAB 还提供了许多其他绘图函数，如 scatter（散点图）、bar（柱状图）、surf（曲面图）等，你可以根据自己的需求选择合适的函数来绘制
recommend-type

wpf开发的一款播放器，可以设置多个屏幕，配置屏幕播放资源，音频的循环模式，图片的切换模式

wpf开发的一款播放器，可以设置多个屏幕，配置屏幕播放资源，音频的循环模式，图片的切换模式
recommend-type

三菱Q系列PLC.doc

plc
recommend-type

各站点各时刻进出站客流数据.xlsx

进站客流量数据，可用来分析数据，进行画图制作
recommend-type

电力电子系统建模与控制入门

"该资源是关于电力电子系统建模及控制的课程介绍，包含了课程的基本信息、教材与参考书目，以及课程的主要内容和学习要求。" 电力电子系统建模及控制是电力工程领域的一个重要分支，涉及到多学科的交叉应用，如功率变换技术、电工电子技术和自动控制理论。这门课程主要讲解电力电子系统的动态模型建立方法和控制系统设计，旨在培养学生的建模和控制能力。 课程安排在每周二的第1、2节课，上课地点位于东12教401室。教材采用了徐德鸿编著的《电力电子系统建模及控制》，同时推荐了几本参考书，包括朱桂萍的《电力电子电路的计算机仿真》、Jai P. Agrawal的《Powerelectronicsystems theory and design》以及Robert W. Erickson的《Fundamentals of Power Electronics》。 课程内容涵盖了从绪论到具体电力电子变换器的建模与控制，如DC/DC变换器的动态建模、电流断续模式下的建模、电流峰值控制，以及反馈控制设计。还包括三相功率变换器的动态模型、空间矢量调制技术、逆变器的建模与控制，以及DC/DC和逆变器并联系统的动态模型和均流控制。学习这门课程的学生被要求事先预习，并尝试对书本内容进行仿真模拟，以加深理解。 电力电子技术在20世纪的众多科技成果中扮演了关键角色，广泛应用于各个领域，如电气化、汽车、通信、国防等。课程通过列举各种电力电子装置的应用实例，如直流开关电源、逆变电源、静止无功补偿装置等，强调了其在有功电源、无功电源和传动装置中的重要地位，进一步凸显了电力电子系统建模与控制技术的实用性。 学习这门课程，学生将深入理解电力电子系统的内部工作机制，掌握动态模型建立的方法，以及如何设计有效的控制系统，为实际工程应用打下坚实基础。通过仿真练习，学生可以增强解决实际问题的能力，从而在未来的工程实践中更好地应用电力电子技术。
recommend-type

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
recommend-type

图像写入的陷阱：imwrite函数的潜在风险和规避策略，规避图像写入风险，保障数据安全

![图像写入的陷阱：imwrite函数的潜在风险和规避策略，规避图像写入风险，保障数据安全](https://static-aliyun-doc.oss-accelerate.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/2275688951/p86862.png) # 1. 图像写入的基本原理与陷阱 图像写入是计算机视觉和图像处理中一项基本操作，它将图像数据从内存保存到文件中。图像写入过程涉及将图像数据转换为特定文件格式，并将其写入磁盘。 在图像写入过程中，存在一些潜在陷阱，可能会导致写入失败或图像质量下降。这些陷阱包括： - **数据类型不匹配：**图像数据可能与目标文
recommend-type

protobuf-5.27.2 交叉编译

protobuf（Protocol Buffers）是一个由Google开发的轻量级、高效的序列化数据格式，用于在各种语言之间传输结构化的数据。版本5.27.2是一个较新的稳定版本，支持跨平台编译，使得可以在不同的架构和操作系统上构建和使用protobuf库。 交叉编译是指在一个平台上（通常为开发机）编译生成目标平台的可执行文件或库。对于protobuf的交叉编译，通常需要按照以下步骤操作： 1. 安装必要的工具：在源码目录下，你需要安装适合你的目标平台的C++编译器和相关工具链。 2. 配置Makefile或CMakeLists.txt：在protobuf的源码目录中，通常有一个CMa
recommend-type

SQL数据库基础入门：发展历程与关键概念

本文档深入介绍了SQL数据库的基础知识，首先从数据库的定义出发，强调其作为数据管理工具的重要性，减轻了开发人员的数据处理负担。数据库的核心概念是"万物皆关系"，即使在面向对象编程中也有明显区分。文档讲述了数据库的发展历程，从早期的层次化和网状数据库到关系型数据库的兴起，如Oracle的里程碑式论文和拉里·埃里森推动的关系数据库商业化。Oracle的成功带动了全球范围内的数据库竞争，最终催生了SQL这一通用的数据库操作语言，统一了标准，使得关系型数据库成为主流。 接着，文档详细解释了数据库系统的构成，包括数据库本身（存储相关数据的集合）、数据库管理系统（DBMS，负责数据管理和操作的软件），以及数据库管理员（DBA，负责维护和管理整个系统）和用户应用程序（如Microsoft的SSMS）。这些组成部分协同工作，确保数据的有效管理和高效处理。 数据库系统的基本要求包括数据的独立性，即数据和程序的解耦，有助于快速开发和降低成本；减少冗余数据，提高数据共享性，以提高效率；以及系统的稳定性和安全性。学习SQL时，要注意不同数据库软件可能存在的差异，但核心语言SQL的学习是通用的，后续再根据具体产品学习特异性。 本文档提供了一个全面的框架，涵盖了SQL数据库从基础概念、发展历程、系统架构到基本要求的方方面面，对于初学者和数据库管理员来说是一份宝贵的参考资料。