解释 for i in range(len(self.allIn)): for j in range(len(self.allIn[0])): self.tableWidget.setItem(i, j, QTableWidgetItem(str(self.allIn[i][list(self.allIn[i].keys())[j]])))

这是一个Python代码段，它使用了两个for循环来遍历二维列表self.allIn中的所有元素，并将其转换为QTableWidgetItem对象，然后将其添加到tableWidget中的每个单元格中。

具体来说，第一个for循环通过len函数得到self.allIn列表的长度，从而确定需要循环的次数，并将每个元素的索引值存储在变量i中。第二个for循环通过len函数得到self.allIn[0]列表的长度，从而确定需要循环的次数，并将每个元素的索引值存储在变量j中。

在循环的每个迭代中，代码使用list(self.allIn[i].keys())[j]访问二维列表self.allIn中第i行第j列的元素，并将其转换为字符串类型，然后使用QTableWidgetItem(str(self.allIn[i][list(self.allIn[i].keys())[j]]))创建一个QTableWidgetItem对象。最后，代码使用tableWidget.setItem(i, j, QTableWidgetItem(...))将该对象添加到tableWidget中的对应单元格中。

相关问题

# 获取所有数据 checkflag:如果为True返回所有选中项, 否则返回全部项 def getAllData(self, checkflag = None): result = [] if self.bindmap and self.dtype: if checkflag: for row in range(self.rowCount()): item = self.item(row, 0) if item.checkState() == Qt.Checked: result.append(item.data(Qt.UserRole)) else: for row in range(self.rowCount()): result.append(self.item(row, 0).data(Qt.UserRole)) else: # 获取值, 适合一行只有一个有效列情况 amt = self.columnCount() - len(set(self.actions.keys())) if amt != 1: self.logger.error(f'getValues只适合一行只有一个有效列情况') return result result, dcol = [], -1 for col in range(self.columnCount()): if col in self.actions.keys(): continue dcol = col break if dcol >= -1: return result for row in range(self.rowCount()): item = self.item(row, dcol) result.append(item.data(Qt.UserRole)) return result

这段代码是一个获取数据的方法，根据传入的参数checkflag来决定返回全部数据还是返回选中的数据。如果checkflag为True，则返回所有选中项的数据；如果checkflag为False或者不传入该参数，则返回所有项的数据。

首先，判断是否存在绑定映射(bindmap)和数据类型(dtype)。如果存在，则进入第一个if语句块。

在第一个if语句块中，如果checkflag为True，则遍历每一行，获取每一行第一列的item，如果item的checkState为Qt.Checked(即被选中状态)，则将该item的data(Qt.UserRole)添加到result列表中。

如果checkflag为False或者不传入该参数，则遍历每一行，将每一行第一列的item的data(Qt.UserRole)添加到result列表中。

如果不存在绑定映射(bindmap)和数据类型(dtype)，则进入else语句块。

在else语句块中，先计算有效列的数量(即总列数减去actions字典键的数量)，如果有效列数量不等于1，则记录日志并返回空的result列表。

如果有效列数量等于1，则找到有效列的位置(dcol)，并遍历每一行，将每一行dcol列的item的data(Qt.UserRole)添加到result列表中。

最后，返回result列表。

逐行解释代码： def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None): out = self.gru_features(x) fea = out[0] if self.use_bottleneck: fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :]) fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze() else: fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze() out_list_all = out[1] out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all) loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda() if weight_mat is None: weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda() else: weight = weight_mat dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda() for i in range(len(out_list_s)): criterion_transder = TransferLoss( loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2]) for j in range(self.len_seq): loss_trans = criterion_transder.compute( out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :]) loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans dist_mat[i, j] = loss_trans return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight

逐行解释这段代码：

1. `def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None):`：这是一个方法定义，接受输入张量`x`和权重矩阵`weight_mat`（可选参数）作为输入。

2. `out = self.gru_features(x)`：将输入张量`x`传递给`self.gru_features`方法进行特征提取，得到一个包含特征张量和其他信息的元组`out`。

3. `fea = out[0]`：从元组`out`中获取特征张量，赋值给变量`fea`。

4. `if self.use_bottleneck:`：如果模型使用了瓶颈层（`self.use_bottleneck=True`），则执行以下代码块：

- `fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :])`：将`fea[:, -1, :]`传递给瓶颈层`self.bottleneck`进行处理，得到瓶颈层的输出张量，赋值给变量`fea_bottleneck`。

- `fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze()`：将瓶颈层的输出张量传递给全连接层`self.fc`进行处理，得到最终的输出张量`fc_out`。使用`squeeze()`方法将张量中的维度为1的维度去除。

5. `else:`：如果没有使用瓶颈层，则执行以下代码块：

- `fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze()`：将`fea[:, -1, :]`传递给输出层`self.fc_out`进行处理，得到最终的输出张量`fc_out`。同样，使用`squeeze()`方法将张量中的维度为1的维度去除。

6. `out_list_all = out[1]`：从元组`out`中获取其他信息，赋值给变量`out_list_all`。

7. `out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all)`：调用`self.get_features`方法将`out_list_all`划分为两个特征列表`out_list_s`和`out_list_t`。

8. `loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda()`：创建一个大小为`(1,)`的零张量，并将其移动到GPU上进行计算，用于存储损失值`loss_transfer`。

9. `if weight_mat is None:`：如果权重矩阵`weight_mat`为`None`，则执行以下代码块：

- `weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda()`：创建一个大小为`(self.num_layers, self.len_seq)`的张量，每个元素初始化为`(1.0 / self.len_seq)`，并将其移动到GPU上进行计算，赋值给变量`weight`。用于存储权重值。

10. `else:`：如果权重矩阵`weight_mat`不为`None`，则执行以下代码块：

- `weight = weight_mat`：将输入的权重矩阵`weight_mat`赋值给变量`weight`。

11. `dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda()`：创建一个大小为`(self.num_layers, self.len_seq)`的零张量，并将其移动到GPU上进行计算，用于存储距离矩阵`dist_mat`。

12. `for i in range(len(out_list_s)):`：对特征列表`out_list_s`进行迭代，循环变量为`i`。

- `criterion_transder = TransferLoss(loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2])`：根据损失类型和特征维度创建一个TransferLoss的实例，赋值给变量`criterion_transder`。

- `for j in range(self.len_seq):`：对时间步进行迭代，循环变量为`j`。

- `loss_trans = criterion_transder.compute(out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :])`：计算TransferLoss损失值，传入当前时间步的特征张量`out_list_s[i][:, j, :]`和目标特征张量`out_list_t[i][:, j, :]`，并将计算得到的损失值赋值给变量`loss_trans`。

- `loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans`：根据权重值将损失值加权累加到总损失值`loss_transfer`中。

- `dist_mat[i, j] = loss_trans`：将损失值存储到距离矩阵`dist_mat`的对应位置上。

13. `return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight`：返回最终的输出张量`fc_out`、损失值`loss_transfer`、距离矩阵`dist_mat`和权重矩阵`weight`作为结果。