"type": "module"
时间: 2023-09-14 21:07:59 浏览: 55
在使用"type": "module"时会遇到跨域的问题。具体地说,在HTML中使用了模块化开发的方式引入JavaScript文件时,如果设置了"type": "module",就会出现跨域问题。这个问题可以通过以下方式解决:使用本地开发服务器,如VSCode的插件"live server",将HTML文件通过服务器运行,这样就能避免跨域问题。另外,还有一种解决方案是不使用模块化开发,将JavaScript文件的引入方式改为普通的<script>标签,不设置"type": "module"。这样就能避免跨域问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
orch::jit::script::Module module;
`torch::jit::script::Module` 是 PyTorch C++ API 中的一个类,用于表示一个 TorchScript 模型。具体来说,`Module` 由一些用于描述模型结构和参数的 `torch::jit::ClassType` 对象和一些用于执行模型的 `torch::jit::Function` 对象组成。在 C++ 中,我们可以通过以下方式声明一个 `Module` 对象:
```c++
#include <torch/script.h>
torch::jit::script::Module module;
```
在这个例子中,我们使用了 `#include <torch/script.h>` 来包含 PyTorch C++ API 的头文件。创建 `Module` 对象后,我们可以使用 `module.load()` 方法从磁盘上加载一个 TorchScript 模型,也可以使用 `module.forward(input)` 方法对输入数据进行前向计算,得到模型的输出结果。
def feature_visualization(x, module_type, stage, n=32, save_dir=Path('runs/detect/exp')): """ x: Features to be visualized module_type: Module type stage: Module stage within model n: Maximum number of feature maps to plot save_dir: Directory to save results """ if 'Detect' not in module_type: batch, channels, height, width = x.shape # batch, channels, height, width if height > 1 and width > 1: f = save_dir / f"stage{stage}_{module_type.split('.')[-1]}_features.png" # filename blocks = torch.chunk(x[0].cpu(), channels, dim=0) # select batch index 0, block by channels n = min(n, channels) # number of plots fig, ax = plt.subplots(math.ceil(n / 8), 8, tight_layout=True) # 8 rows x n/8 cols ax = ax.ravel() plt.subplots_adjust(wspace=0.05, hspace=0.05) for i in range(n): ax[i].imshow(blocks[i].squeeze()) # cmap='gray' ax[i].axis('off') LOGGER.info(f'Saving {f}... ({n}/{channels})') plt.savefig(f, dpi=300, bbox_inches='tight') plt.close() np.save(str(f.with_suffix('.npy')), x[0].cpu().numpy()) # npy save
这段代码是用于可视化特征图的函数。它接受参数x(要可视化的特征)、module_type(模块类型)、stage(模型中的模块阶段)、n(要绘制的最大特征图数量)和save_dir(保存结果的目录)。
函数首先检查module_type中是否包含"Detect",如果不包含,则假设x的形状为(batch, channels, height, width)。然后根据height和width的值确定特征图是否是二维的。
接下来,函数将特征图拆分为多个块,每个块对应一个通道。然后,它创建一个子图网格,将每个特征图块绘制在其中,并保存结果。
最后,函数使用numpy保存特征图的数组,并返回保存的文件路径。
请注意,该代码依赖于torch、matplotlib和numpy等库。你需要确保这些库已经安装在你的环境中才能运行该代码。