def main(): m_net = net() m_data = data() training_inputs, training_results ,test_data= m_data.loadData('mnist.pkl.gz') model=m_net.train(training_inputs,training_results, 50000,test_data)

这段代码定义了一个名为"main"的函数，它没有任何参数。在函数中，首先创建了一个名为"m_net"的神经网络对象，和一个名为"m_data"的数据对象。然后调用"m_data"对象的"loadData"方法，将MNIST数据集的路径作为参数传入，从而得到训练数据、训练标签和测试数据。接下来，调用"m_net"对象的"train"方法，将训练数据、训练标签和测试数据作为参数传入，进行模型训练。"train"方法的第四个参数"50000"指定了模型的训练轮数，表示模型将会对训练数据进行50000次训练。最后，将训练好的模型存储在"model"对象中，并将其作为函数的返回值。整个"main"函数的作用是训练一个神经网络模型，并将训练好的模型存储在"model"对象中。

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def reports (test_loader, y_test, name, net, device): count = 0 for inputs, _ in test_loader: inputs = inputs.to(device) outputs = net(inputs) outputs = np.argmax(outputs.detach().cpu().numpy(), axis=1) if count == 0: y_pred = outputs count = 1 else: y_pred = np.concatenate( (y_pred, outputs) ) if name == 'IP': target_names = ['Wheat', 'Woods']

elif name == 'MNIST': target_names = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] else: target_names = ['Class 0', 'Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4'] print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=target_names))

def reports (test_loader, y_test, name, net, device): count = 0 # 模型测试 for inputs, _ in test_loader: inputs = inputs.to(device) outputs = net(inputs) outputs = np.argmax(outputs.detach().cpu().numpy(), axis=1) if count == 0: y_pred = outputs count = 1 else: y_pred = np.concatenate( (y_pred, outputs) ) if name == 'IP': target_names = ['Wheat', 'Woods']

这是一个Python函数，名为“reports”。它需要以下参数：test_loader（测试数据集），y_test（测试标签），name（模型名称），net（神经网络模型），device（运行设备）。在函数中，变量“count”被初始化为0。