enum Scale

枚举类型（enum）在编程中是一种特殊的类型，通常用于创建一组有限的常量集合，每个常量都有其明确的名称和对应的值。例如，在音乐领域，`Scale` 枚举可以用来表示常见的音阶，如大调、小调等：

public enum Scale {
    MAJOR("大调", 0),
    MINOR("小调", 1),
    Dorian("多里安调式", 2),
    PHRYGIAN("弗里吉亚调式", 3),
    LYDIAN("利底亚调式", 4),
    MIXOLYDIAN("混合利亚调式", 5),
    AEOLIAN("伊奥利亚调式", 6),
    LOCRIAN("洛克里亚调式", 7);

    private String name;
    private int index;

    Scale(String name, int index) {
        this.name = name;
        this.index = index;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getIndex() {
        return index;
    }
}

相关问题

enum scale

enum scale是在编程中常用的一种数据类型，用于定义一组有限的取值范围。scale可以理解为一种量化指标或者尺度，在使用过程中可以通过不同的取值来表示不同的状态或级别。

在enum scale中，我们可以通过定义一些常量来表示不同的取值，并且这些常量是固定的，不可改变的。例如，我们可以定义一个颜色的enum scale，包括红色、蓝色、绿色等，这些取值范围是固定的，不能随意更改。

在实际应用中，enum scale常常用于代表一组相关的选项或状态。例如，我们可以定义一个日期的enum scale，包括年、月、日等。当我们需要表示一个具体的日期时，可以根据需要选择合适的enum值来表示。

使用enum scale的好处是可以提高代码的可读性和可维护性。通过使用enum scale，我们可以直观地看出取值的范围，避免在代码中使用无意义的数字或字符串。同时，由于enum scale中的取值是有限的，能够枚举出所有的可能性，减少了出错的可能性。

总而言之，enum scale是一种方便定义和使用固定取值范围的数据类型，在编程中广泛应用。它可以提高代码的可读性和可维护性，同时保证了取值的准确性和可控性。我们可以根据具体的需求来定义不同的enum scale，使其更加符合实际应用的要求。

pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) classes=7, cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() 报错：File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 53, in forward return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2824, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

这个报错是因为 `target` 中包含了多个标签，而 `F.cross_entropy` 函数只支持单标签的情况。你可以将 `target` 转换成一个 1D 的 Tensor，其中每个元素表示一个样本的类别标签。可以使用 `torch.flatten()` 或者 `torch.view()` 来实现这个转换。修改后的代码如下：

def forward(self, x, target):
    index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
    index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor)
    batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1
    batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1)
    x_m = x - batch_m
    output = torch.where(index, x_m, x)
    if self.weight is not None:
        output = output * self.weight[None, :]
    target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor
    logit = output * self.s
    return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight)