CondaKeyError: 'defaultenv_name': unknown parameter (base) C:\Users\HCY>

时间: 2024-09-18 07:17:50 浏览: 62
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ADMA、Hcy与脑梗死的关系及干预治疗的研究

你遇到的 `CondaKeyError: 'defaultenv_name': unknown parameter` 错误是因为你试图通过 `conda config` 命令设置一个名为 'defaultenv_name' 的未知参数。在Conda环境中，用于设置默认环境的正确参数应该是 `default_prefix` 或 `default_env`，而不是直接写成 `'defaultenv_name'`。 正确的命令格式通常是这样的： ```shell conda config --set default_prefix <环境路径> ``` 或者 ```shell conda config --set default_env <环境名称> ``` 这里的 `<环境路径>` 或 `<环境名称>` 需替换为你实际想要设置为默认环境的具体名字。 如果你之前从未设置过默认环境，可能需要首先列出所有可用的环境（`conda env list`），然后选择一个并设置它为默认。如果你已经有一个环境并且想确认它是默认的，可以运行 `conda info --root` 来查看当前的工作目录是否指向那个环境。
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class Pooling(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.kernel = (2, 2) def forward(self, inputs): x = PoolFunc.apply(inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), self.kernel) return x.view(*inputs.shape[:2], *x.shape[1:])

这段代码实现了一个池化层的类，使用的是自定义的池化函数 PoolFunc。 在init函数中，定义了池化的 kernel 大小为 (2, 2)。 在 forward 函数中，首先将输入的 tensor 的 shape 调整为 (batch_size x channels x ...

class srmLinear(nn.Linear): def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = False, v_th: float = 1.0, taum: float = 5., taus: float = 3., taug: float = 2.5, weight_norm: bool = True, eps: float = 1e-5) -> None: super().__init__(in_features, out_features, bias) nn.init.orthogonal_(self.weight) self.taum = taum self.taus = taus self.taug = taug self.v_th = v_th self.epsw = None self.epst = None self.e_taum = 1. - 1. / taum self.e_taus = 1. - 1. / taus self.e_taug = 1. - 1. / taug self.linear_func = srmLinearFunc.apply if weight_norm: self.bn_weight = nn.Parameter(torch.ones(out_features)) self.bn_bias = nn.Parameter(torch.zeros(out_features)) else: self.bn_weight = None self.bn_bias = None self.register_buffer('eps', torch.tensor([eps])) def forward(self, inputs: Tensor) -> Tensor: self.batch_reset(inputs) return self.linear_func( inputs, self.weight, self.bn_weight, self.bn_bias, self.eps, self.v_th, self.taum, self.taus, self.e_taug, self.epsw, self.epst ) def batch_reset(self, inputs: Tensor) -> None: if self.epsw is None or self.epsw.shape[0] != inputs.shape[1]: coefficient = self.taum / (self.taum - self.taus) # for i in range(inputs.shape[1]): self.epst = torch.FloatTensor([-self.e_taug ** (1 + i) for i in range(inputs.shape[1])]).to(inputs) self.epsw = torch.FloatTensor( [coefficient * (self.e_taum ** (1 + i) - self.e_taus ** (1 + i)) for i in range(inputs.shape[1])] ).to(inputs)

这是一个基于 PyTorch 实现的自适应脉冲编码神经网络（Adaptive Pulse-Coded Neural Network）中的线性层（Linear Layer）代码，其中引入了 Spike Response Model（SRM）的概念。SRM 是一种对神经元（Neuron）的响应...

conv_wrapper = cext_load(name="conv_wrapper", sources=["conv_wrapper.cpp"], verbose=True) _CURPATH = os.path.abspath(__file__)[:-11] with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f: CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING = f.read() def tensor_to_cparray(ten: torch.Tensor) -> cp.ndarray: if hasattr(cp, 'core'): return cp.core.dlpack.fromDlpack(tens2dlpack(ten)) else: return cp.from_dlpack(tens2dlpack(ten))

其中 cext_load 函数应该是用来加载 C++ 扩展模块的，os.path.abspath(__file__)[:-11] 返回的是当前文件所在目录的绝对路径，with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f: 则是打开了一个名...

__all__ = ['srmLinear', 'srmConv2d', 'srmNeuronFunc', 'Pooling'] conv_wrapper = cext_load(name="conv_wrapper", sources=["conv_wrapper.cpp"], verbose=True) _CURPATH = os.path.abspath(__file__)[:-11] with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f: CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING = f.read() def tensor_to_cparray(ten: torch.Tensor) -> cp.ndarray: if hasattr(cp, 'core'): return cp.core.dlpack.fromDlpack(tens2dlpack(ten)) else: return cp.from_dlpack(tens2dlpack(ten))

这段代码中，__all__定义了模块中可以被导入的名字列表，包括了'srmLinear', 'srmConv2d', '..._CURPATH是当前脚本所在路径，用于打开C/neuron.cu文件。tensor_to_cparray函数是将PyTorch的Tensor转换为cupy的ndarray。
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class srmLinearFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, bn_weight: Tensor, bn_bias: Tensor, eps: Tensor, v_th: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, ) -> Tensor: if bn_weight is not None: x, normx, varx = BN1dForward(weight.t(), bn_weight, bn_bias, eps) else: x = weight.t() normx = varx = bn_weight = bn_bias = eps x = inputs.matmul(x) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward(x, taum, taus, e_taug, v_th) ctx.save_for_backward( inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, ) # print('linear', spikes.sum()) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, = ctx.saved_tensors grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) # grad_w: b t dout, weight: dout din, inputs: b t din grad_w = grad_w.transpose(1, 2).matmul(inputs).sum(dim=0) if eps.shape != bn_weight.shape or eps != bn_weight: grad_w, grad_bnw, grad_bnb = BN1dBackward(grad_w.t(), normx, varx, eps, bn_weight) grad_w = grad_w.t() x = (normx * bn_weight + bn_bias).t() else: grad_bnw = None grad_bnb = None x = weight grad_t = torch.matmul(grad_t, x) return grad_t * 0.85, grad_w, grad_bnw, grad_bnb, None, None, None, None, None, None, None

这是一个使用 PyTorch 实现的线性函数，其中包含了一些参数和激活函数。在前向传播过程中，它通过输入和权重计算出输出，然后使用 SRM 神经元激活函数将输出转换为脉冲信号。在反向传播过程中，它根据输出脉冲和一些...

def BN1dBackward(grad_out, normx, varx, eps, w): grad_bias = grad_out.sum(dim=0) grad_weight = (grad_out * normx).sum(dim=0) grad_normx = grad_out * w grad_x = normx[:, 0].numel() * grad_normx - grad_normx.sum(dim=0) \ - (grad_normx * normx).sum(dim=0) * normx grad_x = grad_x / (normx[:, 0].numel() * torch.sqrt(varx + eps)) return grad_x, grad_weight, grad_bias

这段代码实现的是一维批量归一化（Batch Normalization）的反向传播过程。其中，grad_out 是当前层的梯度，normx 是当前层归一化后的输出，varx 是当前层输出的方差，eps 是一个微小的常数，w 是 BN 层的权重。...

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

这是一个使用 CuPy 实现的神经元函数。它包括了前向传播和反向传播两个函数。前向传播函数将输入张量作为参数，计算输出张量，并返回输出张量、delta_ut 张量和 delta_u 张量。反向传播函数将输出梯度、delta_ut ...

class srmConv2d(nn.Conv2d): def __init__( self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, v_th=1.0, taum=5., taus=3., taug=2.5 ) -> None: super().__init__(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias=False) nn.init.orthogonal_(self.weight) self.taum = taum self.taus = taus self.taug = taug self.v_th = v_th self.epsw = None self.epst = None self.e_taum = 1. - 1. / taum self.e_taus = 1. - 1. / taus self.e_taug = 1. - 1. / taug self.conv_func = srmConvFunc.apply def batch_reset(self, inputs: Tensor) -> None: if self.epsw is None or self.epsw.shape[0] != inputs.shape[1]: coefficient = self.taum / (self.taum - self.taus) # for i in range(inputs.shape[1]): self.epst = torch.FloatTensor([-self.e_taug ** (1 + i) for i in range(inputs.shape[1])]).to(inputs) self.epsw = torch.FloatTensor( [coefficient * (self.e_taum ** (1 + i) - self.e_taus ** (1 + i)) for i in range(inputs.shape[1])] ).to(inputs) def forward(self, inputs): self.batch_reset(inputs) return self.conv_func( inputs, self.weight, self.taum, self.taus, self.e_taug, self.v_th, self.epsw, self.epst, self.stride, self.padding, self.dilation, self.groups )

这是一个自定义的卷积层类 srmConv2d，继承自 PyTorch 自带的 nn.Conv2d。它的初始化函数中有一些额外的参数，包括 v_th、taum、taus、taug，分别表示神经元的阈值、膜电位时间常数、突触前电位时间常数和突触后电位...

{ "data": { "du": { "id": "YANG_YAXIONG", "name": "杨亚雄", "pwd": "FF594070518970F18C33C95EB9A1FF2C", "image": "/UserImage/YANG_YAXIONG.PNG", "group": "A", "gender": 0, "grade": 0, "birthday": "0001-01-01T00:00:00", "privilege": 0 }, "dtoken": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJodHRwOi8vc2NoZW1hcy54bWxzb2FwLm9yZy93cy8yMDA1LzA1L2lkZW50aXR5L2NsYWltcy9uYW1lIjoiWUFOR19ZQVhJT05HIiwiZXhwIjoxNjg5MzQxMjM4LCJpc3MiOiJqd3RJc3N1ZXJmZCIsImF1ZCI6Imp3dEF1ZGllbmNlZmR1c2VyIn0.1nwADadJfAQeL7Nvztrbi7ufW5pA-H18KR5jfxHB-tU" } }反序列化du，dtoken

string json = "{\"data\":{\"du\":{\"id\":\"YANG_YAXIONG\",\"name\":\"杨亚雄\",\"pwd\":\"FF594070518970F18C33C95EB9A1FF2C\",\"image\":\"/UserImage/YANG_YAXIONG.PNG\",\"group\":\"A\",\"gender\":0,\...

转word 假设在时刻 $t$，RNN 的输入为 $x_t$，隐藏状态为 $h_t$，输出为 $y_t$，那么循环层的输入可以表示为： $$ a_t = b + Wh_{t-1} + Ux_t $$ 其中 $b$ 是偏置项，$W$ 是隐藏状态的权重矩阵，$U$ 是输入的权重矩阵。$a_t$ 是循环层的激活值（也称为状态值）。 循环层的输出可以表示为： $$ h_t = f(a_t) $$ 其中 $f$ 是激活函数，通常使用 tanh 或者 ReLU。 最终的输出可以表示为： $$ y_t = Vh_t $$ 其中 $V$ 是输出的权重矩阵。 在训练 RNN 模型时，我们需要对这些参数进行计算和更新，通常使用反向传播算法来实现。

好的，转换如下： 假设在时刻 $t$，RNN 的输入为 $x_t$，隐藏状态为 $h_t$，输出为 $y_t$，那么循环层的输入可以表示为： $$ a_t = b + Wh_{t-1} + Ux_t $$ 其中 $b$ 是偏置项，$W$ 是隐藏状态的权重矩阵，$U$ 是...

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

这段代码实现了一个自定义的卷积函数 srmConvFunc，其中包括前向传播和反向传播两个方法。这个卷积函数使用了 srmNeuronFunc 中定义的神经元函数来处理卷积的输出，具体实现是先调用 PyTorch 内置的 conv2d 函数计算...

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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩