def update_num(self, mac, num): if mac not in self.sum_num: self.sum_num[mac] = [num, 0] else: self.sum_num[mac][0] += num self.update_result.emit(self.load_list.index(mac), 3, str(self.sum_num[mac][0]), self.run_flg) self.all_times = 0 time.sleep(0.1) for i in range(0, self.ui.tableWidget_2.rowCount()): if self.cb_dict[i].isChecked() is False: continue self.all_times += int(self.ui.tableWidget_2.item(i, 3).text()) self.ui.lineEdit_8.setText(str(self.all_times))这个函数什么意思

这是一个 PyQt5 程序中的一个槽函数。当程序中的某个信号被触发时，这个函数会被调用，其中的参数 `mac` 和 `num` 分别表示设备的 MAC 地址和当前设备的数量。这个函数的作用是更新设备数量，并将更新后的结果通过 `self.update_result` 信号发射出去，供其他部件使用。同时，在更新完设备数量后，还会重新计算所有设备的使用次数，并将结果显示在界面上。注意，这个函数中有一个 `time.sleep(0.1)` 的语句，它的作用是暂停程序的运行 0.1 秒，以避免程序过于占用 CPU 资源。

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给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。

class AvgMeter(object): def __init__(self, num=40): self.num = num self.reset() def reset(self): self.val = 0 self.avg = 0 self.sum = 0 self.count = 0 self.losses = [] def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count self.losses.append(val) def show(self): return torch.mean(torch.stack(self.losses[np.maximum(len(self.losses)-self.num, 0):]))

这段代码定义了一个名为"AvgMeter"的类，用于计算平均值和记录损失值。它具有以下方法：

- `__init__(self, num=40)`：类的构造函数，用于初始化对象。接受一个可选参数num，表示要计算平均值时使用的损失值的数量，默认为40。
- `reset(self)`：重置计算器的状态，将所有值重置为初始状态。
- `update(self, val, n=1)`：更新计算器的状态，接受两个参数val和n，分别表示要更新的值和更新的次数。通过累加val * n来更新计算器的总和sum、计数count和平均值avg，并将val添加到losses列表中。
- `show(self)`：计算并返回最近num个损失值的平均值。它首先使用切片操作从losses列表中选择最近的num个值，然后使用torch.stack将它们堆叠成一个张量，最后使用torch.mean计算平均值。

这个类可以用于跟踪和计算损失函数的平均值，并提供了一个用于展示最近损失值平均值的方法。