"==={0}===={1}===={2}===={3}==={4}==={5}===="怎么匹配里面几个{\\d}格式

这个字符串中有6个占位符，可以使用正则表达式进行匹配。下面是一个示例代码：

import re

string = "===0====1====2====3===4===5===="
pattern = r'=+(\d)+='
matches = re.findall(pattern, string)
print(matches)

输出结果为：

['0', '1', '2', '3', '4', '5']

正则表达式`'=+(\d)+='`中，`+`表示匹配一个或多个等号，`\d`表示匹配一个数字，`()`表示捕获匹配的内容，因此整个表达式会匹配一组连续的等号和一个数字，并将数字作为一个捕获组返回。使用`re.findall()`函数可以找到所有匹配的子串并返回它们的捕获组。因为这个表达式中只有一个捕获组，所以返回的结果是一个数字构成的列表。

相关问题

x=1010 y=0110

好的，根据您提供的初始值X=1010（二进制），Y=0110（二进制），以下是计算过程：

1. 第1个时钟周期：

X=1010，Y=0110，S=0，P=00000000

2. 第2个时钟周期：

X=101，Y=0011，S=0，P=00000000

3. 第3个时钟周期：

X=10，Y=0001，S=1，P=00000000

4. 第4个时钟周期：

X=1，Y=1000，S=0，P=00000000

5. 第5个时钟周期：

X=0，Y=1100，S=0，P=00000000

6. 第6个时钟周期：

X=0，Y=0110，S=1，P=00101000

7. 第7个时钟周期：

X=0，Y=0011，S=1，P=00101000

8. 第8个时钟周期：

X=0，Y=0001，S=1，P=00101000

其中，X和Y的值在第1个时钟周期开始时被加载，S表示相加的进位值，P表示当前的乘积。

在每个时钟周期结束时，需要将X和Y的值向右移动一位，同时将进位值S向左移动一位，以便进行下一位的乘法运算。

最终，经过8个时钟周期，可以得到X和Y的乘积，即00101000，对应的十进制数为40。

请注意，此计算过程仅供参考，实际的计算过程可能会因为输入值的不同而产生变化。如果您需要进行具体的计算，请根据实际情况进行操作。

alexnet cifar10,resize=32,代码

以下是使用PyTorch实现AlexNet在CIFAR10数据集上进行训练的代码，同时将输入图像大小调整为32x32：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# Define the neural network architecture
class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

# Define the data preprocessing
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(32),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

# Load the CIFAR10 dataset
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)

# Create the neural network model and optimizer
net = AlexNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# Train the neural network model
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

# Test the neural network model
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))