output, errors = p.communicate() output_str = output.decode("utf-8").strip()如何把这个改成循环读入子进程的输出
时间: 2024-03-17 15:45:07 浏览: 19
你可以使用 `subprocess.Popen()` 的 `stdout` 参数来捕获子进程的标准输出,并使用 `subprocess.PIPE` 常量来创建一个管道,从而实现循环读取子进程的输出。具体地,你可以使用以下代码:
```python
import subprocess
# 启动子进程并捕获标准输出
p = subprocess.Popen(['your_command'], stdout=subprocess.PIPE)
# 循环读取子进程的输出
while True:
output = p.stdout.readline()
if not output:
break
output_str = output.decode("utf-8").strip()
# 在这里处理子进程的输出
```
在上面的代码中,`subprocess.Popen()` 启动子进程并捕获其标准输出,然后进入一个无限循环,不断读取子进程的输出。当子进程的输出结束时,`p.stdout.readline()` 会返回一个空字节串,此时循环结束。你可以在循环体中处理子进程的输出。
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import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释
以下是对代码的注释:
```python
import numpy
import scipy.special
class NeuralNetwork():
def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
# 初始化神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数以及学习率
self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
self.lr = learningrate
# 初始化输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重
# 对权重进行随机初始化,取值范围为均值为0,标准差为节点数的负平方根
self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))
# 定义激活函数为 sigmoid 函数
self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
def train(self,input_list,target_list):
# 将输入列表和目标列表转换为二维数组
inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
targets = numpy.array(target_list, ndmin=2).T
# 计算隐藏层的输入和输出
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# 计算输出层的输入和输出
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
# 计算输出层误差和隐藏层误差
output_errors = targets - final_outputs
hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)
# 更新隐藏层到输出层和输入层到隐藏层的权重
self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
def query(self,input_list):
# 将输入列表转换为二维数组
inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
# 计算隐藏层的输入和输出
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# 计算输出层的输入和输出
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
# 返回最终输出
return final_outputs
# 创建神经网络实例
input_nodes = 3
hidden_nodes = 3
output_nodes = 3
learning_rate = 0.3
n = NeuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)
# 使用训练数据进行训练
training_data = [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]]
for data in training_data:
n.train(data, data)
# 使用测试数据进行测试
test_data = [0.2, 0.5, 0.8]
print(n.query(test_data))
```
这个神经网络实现了一个简单的自编码器,训练数据和测试数据都是由一些简单的数字组成。
str.encode(encoding="utf-8", errors="strict")
`str.encode(encoding="utf-8", errors="strict")`是一个Python字符串方法,它返回给定字符串的编码版本。此方法使用给定编码格式将字符串编码为字节序列。如果给定编码格式不支持,则会引发`LookupError`异常。下面是一个例子,演示如何使用这个方法:
```python
s = '你好,世界!'
b = s.encode('utf-8')
print(b)
```
输出:
```
b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd\xef\xbc\x8c\xe4\xb8\x96\xe7\x95\x8c\xef\xbc\x81'
```
在这个例子中,我们将字符串`s`使用utf-8进行编码,并赋值给变量`b`,最终在控制台上输出了字节序列`b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd\xef\xbc\x8c\xe4\xb8\x96\xe7\x95\x8c\xef\xbc\x81'`。
`encoding`参数是可选的,默认值为"utf-8",它指定了要使用的字符编码。如果你想使用其他编码格式,你可以在这里指定。
`errors`参数也是可选的,默认值为"strict",它指定了如何处理编码错误。如果你不想处理错误,你可以将其设置为"ignore"或"replace"。