接上面的问题，如何给/home/network_planes.json加上引号

时间: 2024-01-09 19:03:51 浏览: 71
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train_planes.zip

你可以使用以下命令为`/home/network_planes.json`文件添加引号： ```bash sed -i 's/\(.*\)/"\1"/' /home/network_planes.json ``` 该命令使用`sed`工具将文件中的每一行内容用双引号包裹起来。注意，该操作会直接修改原始文件，因此请确保在执行该命令前备份好文件。
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修改这段代码self.JSON_PATH = /home/network_planes.json，with open(self.JSON_PATH, 'r') as f:

json_path = "/home/network_planes.json" if os.path.exists(json_path): with open(json_path, 'r') as f: # 读取json文件的内容 content = f.read() # 处理json内容 processed_content = process_content...

这段代码有没有问题with open(/home/network_planes.json, 'r') as f:

这段代码有问题，因为/home/network_planes.json应该被视为字符串，所以需要加上引号，修改后的代码如下： with open('/home/network_planes.json', 'r') as f: # do something 这样就可以正确打开/...

15:01:20.905 ./tools/scripts/dvs_vxlan_check/vxlan_planes_check.py:6:1: H306 imports not in alphabetical order (logging, json)

根据这个警告信息，你的代码中 logging 和 json 这两个模块的导入顺序不是按照字母顺序排列的。为了避免这个警告，你可以按照字母顺序重新排列这两个模块的导入语句，例如这样： python import json import ...
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优化这部分代码： def network_planes_check(self): LOG.info('start network_planes_check...') err_msgs = [] with open(self.JSON_PATH, 'r') as f: data = json.load(f) ip_versions = [] for vxlan_plane in data["vxlan_planes"]: for info in vxlan_plane["ip_ranges"]: cidr = info["cidr"] start = info["start"] end = info["end"] # Check if cidr/start/end is configured if cidr and start and end: # Check if cidr format is correct try: ip_network = ipaddress.ip_network(cidr) ip_versions.append(ip_network.version) if ipaddress.ip_address(start) in ip_network \ and ipaddress.ip_address(end) in ip_network: # Check if cidr is within start and end range if ipaddress.ip_address(start) <= ipaddress.ip_address(end): err_msgs.append('IP is valid') else: err_msgs.append('start_ip %s is not ' 'less than end_ip %s' % (start, end)) else: err_msgs.append('start_ip %s or end_ip %s is ' 'not in cidr %s' % (start, end, cidr)) except ValueError: err_msgs.append("Error: cidr format is incorrect") else: err_msgs.append("Error: cidr/start/end is not configured") ip_ver_count = len(set(ip_versions)) if ip_ver_count > 1: err_msgs.append("Error: cidr is mixed ipv4/ipv6") return err_msgs

def network_planes_check(self): LOG.info('start network_planes_check...') err_msgs = [] with open(self.JSON_PATH, 'r') as f: data = json.load(f) ip_versions = set() # Use set to avoid duplicates ...

ile "/home/vtu/zkt/unit_test/test_vxlan_planes_check.py", line 194, in test_check_ip_in_cidr_for del subnets['1.16.0.0/18'] KeyError: '1.16.0.0/18'为什么报错？

根据给出的错误信息，KeyError: '1.16.0.0/18' 表示在删除 subnets 字典中的键 '1.16.0.0/18' 时发生了错误。该错误可能是因为 '1.16.0.0/18' 不在 subnets 字典中。 请确保在删除键之前，subnets 字典...

class SE_Block(nn.Module): # Squeeze-and-Excitation block def __init__(self, in_planes): super(SE_Block, self).__init__() self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // 16, kernel_size=1) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes // 16, in_planes, kernel_size=1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.avgpool(x) x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.conv2(x) out = self.sigmoid(x) return out 将以上代码改成keras格式

def __init__(self, in_planes): super(SE_Block, self).__init__() self.avgpool = AveragePooling2D(pool_size=(1, 1)) self.conv1 = Conv2D(in_planes // 16, kernel_size=1) self.relu = ReLU() self.conv...

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

其中in_planes表示输入特征图的通道数，out_planes表示输出特征图的通道数，kernel_att表示注意力机制的卷积核大小，head表示注意力机制的头数，kernel_conv表示特征融合的卷积核大小，stride表示卷积的步长，...

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio = 4): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out)

这段代码是一个基于通道注意力机制的PyTorch模块。通道注意力机制是一种用于增强卷积神经网络性能的技术，通过学习每个通道的重要性来提高特征图的质量。在这个模块中，输入x是一个四维的张量，表示的是一个批次的...

用tensorflow的layers.Layer模块改写 class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio = 4): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out)

self.fc1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=in_planes // ratio, kernel_size=1, strides=1, padding='same') self.relu1 = tf.keras.layers.ReLU() self.fc2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=in_planes, ...

用tensorflow的layers.Layer模块改写class ChannelAttention(nn.Module): def init(self, in_planes, ratio = 4): super(ChannelAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out)

self.fc1 = layers.Conv2D(in_planes // ratio, 1, activation='relu', use_bias=False) self.fc2 = layers.Conv2D(in_planes, 1, use_bias=False) self.sigmoid = layers.Activation('sigmoid') def call...

class Block(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, expansion, stride): super(Block, self).__init__() self.stride = stride planes = expansion * in_planes self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=planes, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride == 1 and in_planes != out_planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes) )

在初始化函数中，它接收输入通道数（in_planes）、输出通道数（out_planes）、扩展倍数（expansion）和步长（stride）作为参数。在初始化过程中，它定义了一系列的卷积层和批归一化层。 具体来说，它包含以下几个层...

private void moveModel() { if (Input.touchCount == 0 || m_ARRaycastManager == null|| m_SelectedModel==null) return; var touch = Input.GetTouch(0); m_ARRaycastManager.Raycast(touch.position, m_Hits, TrackableType.Planes); if (m_Hits.Count > 0) { m_PlacementPose = m_Hits[0].pose; m_SelectedModel.transform.position = m_PlacementPose.position; } }

这段代码是在移动AR中的模型。首先，它检查是否有屏幕触摸事件、AR射线管理器和已选模型。如果没有这些条件，则不会执行任何操作。接着，它使用AR射线在平面上进行射线检测，并将检测结果存储在m_Hits列表中。...

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=4): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) # 利用1x1卷积代替全连接 self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x)

通道注意力模块的输入是一个四维张量 x，其形状为 [batch_size, in_planes, height, width]，其中 in_planes 是输入特征图的通道数。在该模块中，首先对输入特征图进行了平均池化和最大池化操作，然后将两个池化结果...
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