elif x[self.split_feature] < self.split_threshold:如何修改代码可以使其在python3中执行
时间: 2023-06-07 17:08:15 浏览: 43
我可以尝试回答这个问题。针对这个问题,您可能需要仔细检查您的代码并查看其中是否有任何错误。如果您的代码在Python3中无法执行,则可能需要根据Python3的新语法进行修改。例如,您可能需要更新print语句以使用括号包括您要打印的内容。如果您需要更具体的帮助,请提供更多细节,以便我能够更好地了解您的问题。
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class SweetPotato: def __init__(self): self.cooked_level = 0 self.cooked_string = "生的" self.condiments = [] def cook(self, time): self.cooked_level += time if self.cooked_level >= 0 and self.cooked_level < 3: self.cooked_string = "生的" elif self.cooked_level >= 3 and self.cooked_level < 5: self.cooked_string = "半生不熟" elif self.cooked_level >= 5 and self.cooked_level < 8: self.cooked_string = "熟了" elif self.cooked_level >= 8: self.cooked_string = "烤糊了" def add_condiment(self, condiment): self.condiments.append(condiment) def __str__(self): return f"这个地瓜现在是{self.cooked_string}的状态,加了{', '.join(self.condiments)}作料。"sweet_potato = SweetPotato() print(sweet_potato) sweet_potato.cook(2) print(sweet_potato) sweet_potato.add_condiment("盐") sweet_potato.cook(4) print(sweet_potato) 解释一下这代码
这段代码定义了一个名为SweetPotato的类,用于表示地瓜对象。接下来,我会一行一行地解释这段代码的作用:
1. `class SweetPotato:`:定义了一个名为SweetPotato的类。
2. `def __init__(self):`:定义了类的构造函数,也就是对象初始化时调用的方法。
3. `self.cooked_level = 0`:创建了一个实例变量cooked_level,并将其初始值设为0。cooked_level用于表示地瓜的烤制程度。
4. `self.cooked_string = "生的"`:创建了一个实例变量cooked_string,并将其初始值设为"生的"。cooked_string用于表示地瓜的烤制状态。
5. `self.condiments = []`:创建了一个实例变量condiments,并将其初始值设为空列表。condiments用于存储添加到地瓜上的调料。
6. `def cook(self, time):`:定义了一个名为cook的方法,用于模拟地瓜的烤制过程。
7. `self.cooked_level += time`:将传入的时间time加到cooked_level上,模拟地瓜烤制的时间累积。
8. 根据cooked_level的值,通过一系列的条件判断,更新cooked_string的值,表示地瓜的烤制状态。
9. `def add_condiment(self, condiment):`:定义了一个名为add_condiment的方法,用于向地瓜上添加调料。
10. `self.condiments.append(condiment)`:将传入的调料condiment添加到condiments列表中。
11. `def __str__(self):`:定义了一个名为__str__的特殊方法,用于返回对象的字符串表示。
12. 在__str__方法中,使用f-string的方式构建了一个描述地瓜状态的字符串,并将其返回。
13. 实例化了SweetPotato类,创建了一个名为sweet_potato的地瓜对象。
14. 调用print函数打印sweet_potato对象,会自动调用sweet_potato对象的__str__方法,输出地瓜的状态和调料信息。
15. 调用sweet_potato对象的cook方法,模拟地瓜烤制2个单位时间。
16. 再次调用print函数打印sweet_potato对象,输出更新后的地瓜状态和调料信息。
17. 调用sweet_potato对象的add_condiment方法,添加了"盐"调料。
18. 再次调用sweet_potato对象的cook方法,模拟地瓜烤制4个单位时间。
19. 最后一次调用print函数打印sweet_potato对象,输出最终烤制完成后的地瓜状态和调料信息。
整个代码通过面向对象的方式,模拟了地瓜的烤制过程,并可以添加调料。
class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x 在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块
可以将全局平均池化放在每个 forward 函数的最后,对每个 channel 进行平均池化操作,然后将结果与未被改变的 channel 拼接起来,得到增强后的输出。修改后的代码如下:
```
class Partial_conv3(nn.Module):
def __init__(self, dim, n_div, forward):
super().__init__()
self.dim_conv3 = dim // n_div
self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3
self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False)
self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 添加全局平均池化层
if forward == 'slicing':
self.forward = self.forward_slicing
elif forward == 'split_cat':
self.forward = self.forward_split_cat
else:
raise NotImplementedError
def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor:
# only for inference
x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later
x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :])
x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.global_avg_pool(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) # 添加全局平均池化
x = torch.cat((x, x[:, self.dim_conv3:, :, :]), 1)
return x
def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor:
x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1)
x1 = self.partial_conv3(x1)
x1 = self.global_avg_pool(x1) # 添加全局平均池化
x = torch.cat((x1, x2), 1)
return x
```
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