with gr.Blocks(css=block_css, theme=gr.themes.Default(**default_theme_args)) as demo:如何将default_theme_args换成None

时间: 2024-02-18 19:01:33 浏览: 25
如果你想将 `default_theme_args` 参数替换为 `None`,可以直接将其赋值为 `None`,如下所示: ``` with gr.Blocks(css=block_css, theme=gr.themes.Default(None)) as demo: # your code here ``` 这样就可以将 `default_theme_args` 参数替换为 `None`,并继续执行代码。
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with gr.Blocks as demo:隐藏自带页脚方式

如果您是通过 Gradio Blocks 创建 Gradio 应用程序,您可以使用 `block` 对象的 `footer` 属性将自带页脚隐藏。例如: ``` import gradio as gr def greet(name): return "Hello, " + name + "!" with gr.Blocks("Greeting App") as block: input_text = block["input"] >> gr.inputs.Textbox(label="Name") output_text = block["output"] >> gr.outputs.Textbox(label="Greeting") greeting = greet(input_text) block.set_output(output_text, greeting) block.footer_visibility = False iface = gr.Interface(block, layout="block") iface.launch() ``` 在上面的代码中,我们在 `with gr.Blocks` 的代码块中定义了 Gradio 应用程序的 UI 布局。我们使用 `block.footer_visibility = False` 将自带页脚隐藏。最后,我们使用 `gr.Interface` 将 `block` 对象转换为 Gradio 应用程序,并使用 `launch()` 方法启动应用程序。

block = dwg.blocks[block_name]这行是什么意思

`block = dwg.blocks[block_name]` 这行代码的作用是从DXF文件中获取指定名称的块对象。 在DXF文件中,块是一种可重用的图形元素,可以在模型空间或布局中使用。块定义了一组图形对象,可以在文件中多次插入。 在上述代码中,`dwg.blocks` 是一个块集合对象,通过使用块名称 `block_name` 作为索引,我们可以获取指定名称的块对象 `block`。进而可以对该块对象进行操作,如添加图形元素等。 希望能解答您的疑问!如果还有其他问题,请随时提问。

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请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

为以下的每句代码做注释:class ResNet(nn.Module): def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).init() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

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