resn1 = resn_unit(net_input, 4, 64, name='resn1')

时间: 2023-04-03 21:00:47 浏览: 62
这是一个关于神经网络的代码行，我可以回答这个问题。这行代码是在调用一个名为“resn_unit”的函数，该函数的作用是构建一个残差网络单元，其中包含4个卷积层和64个滤波器。该单元的输入是“net_input”，并且被命名为“resn1”。
相关问题

resn_ud = resn_unit(incoming, nb, growth, name='resn_ud')

这是一个代码问题，我可以回答。这段代码是使用了一个名为resn_unit的函数，传入了incoming、nb、growth等参数，并将返回值赋值给了resn_ud变量。具体实现需要查看resn_unit函数的定义。

resn_mid = resn_unit(resn3_ds, 4, 512, name='dens_mid')

这是一个关于代码的问题，我可以回答。这段代码是在使用 ResNet 架构中的一个 Residual Unit，其中包括一个 downsampling 操作和两个卷积层。其中，resn3_ds 是输入的张量，4 是该 Residual Unit 中卷积层的数量，512 是输出通道数，dens_mid 是该层的名称。

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resn_upadd1 = resn_ups_concat(resn_mid, resn3_ds, 4, 256, resn2_ds_h, resn2_ds_w, name='resn_upadd1')

这是一个关于代码的问题，我可以回答。...具体来说，它是在将 resn_mid 和 resn3_ds 两个张量进行拼接后，使用 resn2_ds_h 和 resn2_ds_w 这两个参数进行上采样，最终得到一个名为 resn_upadd1 的张量。

y_add = tf.add(resn_upadd3, net_input, name='y_add')

这是一个关于 TensorFlow 的代码问题，我可以回答。这行代码是将 resn_upadd3 和 net_input 相加，并将结果存储在 y_add 中。其中，tf.add 是 TensorFlow 中的加法函数，name 参数是给操作命名。

def array_iterate(n: int, input_array: list, m: int) -> list: output_array = [] # 输出数组 choose = 0 # 被选中准备剔除的下标 while input_array: start = choose choose = (start + (m % n) - 1) % n m = input_array.pop(choose) output_array.append(m) n -= 1 return output_array if __name__ == '__main__': input_array = list(input()) lens = int(input()) m = int(input()) res = array_iterate(lens, input_array, m) print(res) 这个代码中的错误如何修改

在这段代码中，存在一个错误。在输入数组 input_array 的... res = array_iterate(lens, input_array, m) print(res) 这样，你就可以正确地将用户输入转换为列表，并将其传递给 array_iterate 函数进行处理。

if __name__ == '__main__': res18 = ResNet(block=BasicBlock, n_blocks=[2, 2, 2, 2], channels=[64, 128, 256, 512], output_dim=1000) input = torch.randn(1, 3, 224, 224) output = res18(input) print(output.size())

这是一个使用 PyTorch 实现的 ResNet 网络，包含了 4 个阶段，每个阶段包含了 2 个 BasicBlock 模块，输入图片的大小为 224x224，输出维度为 1000。在输入一个 3 通道的 224x224 的随机张量后，输出的大小应该为 (1,...

import sys def solve_method(m, n, jobs): jobs = sorted(jobs) if n <= m: print(max(jobs)) return res = jobs[:m] for i in range(m, n): min_val = min(res) min_idx = res.index(min_val) res[min_idx] += jobs[i] print(max(res)) if __name__ == '__main__': m, n = map(int, input().split()) jobs = list(map(int, input().split())) solve_method(m, n, jobs) 帮我改写一下

m, n = map(int, input().split()) jobs = list(map(int, input().split())) print(solve_method(m, n, jobs)) 改写后的代码与原始代码功能相同，只是将原来的打印语句修改为返回最大值。这样，您可以在调用...

num_res = size(res, 1);

这行代码的作用是计算矩阵 res 的行数，将结果保存在变量 num_res 中。size 函数可以用来获取矩阵的大小信息，其中第一个参数表示矩阵本身，第二个参数是可选的，用来指定获取行数还是列数。因为没有指定第二个参数...

km_cluster = KMeans(n_clusters=NUM_CLUSTERS, init=init_center_p, n_init=1) cluster_res = km_cluster.fit_predict(final_match_pts1)

这是一个关于机器学习中 KMeans 聚类算法的代码片段，我可以回答这个问题。这段代码使用 KMeans 算法对 final_match_pts1 进行聚类，将其分为 NUM_CLUSTERS 个簇，并将每个点分配到一个簇中。

def resn_ups_concat(incoming, coct, nb, growth, ih, iw, name='resn_ups_concat'):

这个问题是关于代码的，我可以回答。这是一个函数定义，用于实现残差网络的上采样和特征拼接...其中incoming是输入张量，coct是通道数，nb是块数，growth是增长率，ih和iw是输入张量的高度和宽度，name是函数的名称。

% 载入数据 res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - test_set(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - test_set(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); 帮我修改一下这段代码

[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size ...

res = res(randperm(num_res), :);

这行代码的作用是将 res 这个矩阵的行随机打乱，打乱的方式是用 randperm(num_res) 生成一个长度为 num_res 的随机排列，然后按照这个随机排列重新组织 res 的行。这样做的目的可能是为了打乱 res 矩阵的...

def resn_unit(incoming, nb, growth, weight_init='variance_scaling', weight_decay=0.0001, name='dens_unit'):

这是一个关于深度学习中的残差单元的...其中，incoming表示输入，nb表示输出通道数，growth表示每个残差单元内部的通道数增长率，weight_init表示权重初始化方法，weight_decay表示权重衰减系数，name表示模块的名称。

给这段代码加注释 N= length(weight); N_babies= zeros(1,N); q_res = N.*weight; N_babies = fix(q_res); N_res=N-sum(N_babies); if (N_res~=0) q_res=(q_res-N_babies)/N_res; cumDist= cumsum(q_res); u = fliplr(cumprod(rand(1,N_res).^(1./(N_res:-1:1)))); j=1; for i=1:N_res while (u(1,i)>cumDist(1,j)) j=j+1; end N_babies(1,j)=N_babies(1,j)+1; end end index=1; for i=1:N if (N_babies(1,i)>0) for j=index:index+N_babies(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(1,i); end

u = fliplr(cumprod(rand(1, N_res).^(1./(N_res:-1:1)))) # 初始化计数器 j = 1 # 分配剩余数量 for i in range(1, N_res+1): while (u(1, i) > cumDist(1, j)): j = j + 1 N_babies(1, j) = N_babies...

res = exec_net.infer(inputs = input_blob: images) 推理出来的参数怎么使用

推理出来的结果保存在res变量中，可以通过以下方式...output1, output2 = res['output1_blob_name'], res['output2_blob_name'] 其中，output1_blob_name和output2_blob_name是你在创建网络时指定的输出层名称。

res = [0 for _ in range(15)]

This line of code creates a list called "res" containing 15 elements, all initialized to 0. The underscore in the "for" loop indicates that the loop variable is not needed, so it is not given a name. ...

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