elif modelname == "MedT": model = model.axialnet.MedT(img_size=imgsize, imgchan=imgchant)
时间: 2023-10-04 12:04:09 浏览: 46
这段代码是在使用MedT模型进行实例化时的另一种。首先,它检查modelname是否于"MedT",如果是的话,就执行这个条件下的代码。在这里,model.axialnet.MedT是一个模型的类或函数,它接受img_size和imgchan作为参数,并返回一个MedT模型的实例。这个实例将被赋值给变量model。img_size和imgchan是在调用MedT函数时传递给它的参数。
相关问题
优化代码 def GetAlgType(self, AlgType): if AlgType == "SGD_SM1": AlgType = self.AlgType.SGD_SM1 elif AlgType == "SGD_SM4": AlgType = self.AlgType.SGD_SM4 elif AlgType == "SGD_DES": AlgType = self.AlgType.SGD_DES elif AlgType == "SGD_2DES": AlgType = self.AlgType.SGD_2DES elif AlgType == "SGD_3DES": AlgType = self.AlgType.SGD_SM4 elif AlgType == "SGD_AES": AlgType = self.AlgType.SGD_AES elif AlgType == "SGD_AES192": AlgType = self.AlgType.SGD_AES192 elif AlgType == "SGD_AES256": AlgType = self.AlgType.SGD_AES256 return AlgType
可以优化代码,将多个if-elif语句改为使用字典来映射AlgType值。这样可以提高代码的可读性和性能。修改后的代码如下:
def GetAlgType(self, AlgType):
alg_mapping = {
"SGD_SM1": self.AlgType.SGD_SM1,
"SGD_SM4": self.AlgType.SGD_SM4,
"SGD_DES": self.AlgType.SGD_DES,
"SGD_2DES": self.AlgType.SGD_2DES,
"SGD_3DES": self.AlgType.SGD_SM4,
"SGD_AES": self.AlgType.SGD_AES,
"SGD_AES192": self.AlgType.SGD_AES192,
"SGD_AES256": self.AlgType.SGD_AES256
}
return alg_mapping.get(AlgType, AlgType)
这样,通过查找字典中的映射关系,可以直接返回对应的AlgType值,如果找不到映射关系则返回原始的AlgType值。
# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None,这段代码的含义是什么
这段代码主要是根据用户选择的 SVM 算法类型,建立相应的 SVM 模型,并使用训练集数据进行训练,并对训练集和测试集进行预测。
首先,根据选择的 SVM 类型,判断需要使用哪个 SVM 模型进行训练。如果选择了线性 SVM(choice=1),则使用 svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) 建立模型;如果选择了非线性 SVM(choice=2),则可以选择使用 svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) 或 svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) 建立模型;如果选择了多分类 SVM(choice=3),则使用 svm_multi.SVM_Multi() 建立模型;如果选择了 sklearn SVM(choice=4),则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。
然后,根据选择的 SVM 模型类型,使用训练集数据进行训练,并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM 模型,则使用 model4.fit(x1_x2_train, t_train) 对模型进行训练,并使用 model4.predict(x1_x2_train) 和 model4.predict(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测;如果选择的是 SVM(linear、gaussian 或 sigmoid kernel)模型,则使用 model.train(data_train) 对模型进行训练,并使用 model(x1_x2_train) 和 model(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。如果选择的是多分类 SVM 模型,则使用 model3.train(data_train) 对模型进行训练,并使用 model3(x1_x2_train) 和 model3(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。
最后,根据选择的 SVM 模型类型,返回预测结果 pred_train 和 pred_test,以及支持向量 support_vec。如果选择的是 SVM(linear、gaussian 或 sigmoid kernel)模型或多分类 SVM 模型,返回的支持向量 support_vec 非空,否则为空。