el-cascader 自定义插槽 数据{ "label": "ResNet101_vd", "children": [ "CITYSCAPES", "PascalVOC", "IMAGENET" ] }
时间: 2024-06-02 07:05:56 浏览: 13
el-cascader是一个基于ElementUI的级联选择器组件,可以用于多层级的数据选择。在el-cascader中,自定义插槽可以用于展示自定义的内容,例如在每个选项上展示图标、按钮等。在使用自定义插槽时,需要在cascader-options中添加scopedSlots属性,并指定插槽名称。具体操作请参考ElementUI官方文档。
根据你提供的数据{ "label": "ResNet101_vd", "children": [ "CITYSCAPES", "PascalVOC", "IMAGENET" ] },我假设你需要在每个选项上展示对应的图标。以下是示例代码:
```
<el-cascader
:options="options"
:props="props"
>
<template #default="{ options }">
<span v-for="option in options">
<i :class="`icon-${option.label}`"></i>
{{ option.label }}
</span>
</template>
</el-cascader>
```
其中,options是你传入的数据,props是你配置的props属性。在自定义插槽中,通过v-for循环展示每个选项,并使用:class绑定对应的图标样式。你可以根据需要修改样式或内容。
相关问题
# general seed: 42 workers: 8 dataset_dir: "./datasets" # train options batch_size: 64 image_size: 224 start_epoch: 1000 epochs: 1000 dataset: "CIFAR-10" # CIFAR-10 / CIFAR-100 / STL-10 / ImageNet-10 / ImageNet-dogs / tiny-ImageNet # model options resnet: "ResNet34" # ResNet18 / ResNet34 / ResNet50 feature_dim: 128 model_path: "save/CIFAR-10" reload: False # loss options learning_rate: 0.0003 weight_decay: 0. instance_temperature: 0.5 cluster_temperature: 1.0
这是一些训练选项和模型参数的配置信息。以下是每个配置的解释:
- `seed`: 随机种子,用于可重复性。
- `workers`: 数据加载时使用的线程数。
- `dataset_dir`: 数据集的目录路径。
- `batch_size`: 每个批次中的样本数量。
- `image_size`: 图像的尺寸,通常用于预处理或调整输入图像的大小。
- `start_epoch`: 训练开始的起始轮数。
- `epochs`: 总训练轮数。
- `dataset`: 使用的数据集名称,可以是 CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、ImageNet-10、ImageNet-dogs 或 tiny-ImageNet。
- `resnet`: 使用的 ResNet 模型类型,可以是 ResNet18、ResNet34 或 ResNet50。
- `feature_dim`: 特征维度,用于定义模型中嵌入特征的长度。
- `model_path`: 模型保存的路径。
- `reload`: 是否重新加载之前保存的模型。
- `learning_rate`: 学习率,用于优化器的学习率设置。
- `weight_decay`: 权重衰减(L2 正则化)的强度。
- `instance_temperature`: 实例损失函数中的温度参数。
- `cluster_temperature`: 聚类损失函数中的温度参数。
以上是配置文件中的一些常见选项和参数,您可以根据自己的需求进行修改和调整。这些配置将在训练过程中使用,以定义模型、数据集和优化器等的设置。
# setup setup: selflabel # Threshold confidence_threshold: 0.99 # EMA use_ema: True ema_alpha: 0.999 # Loss criterion: confidence-cross-entropy criterion_kwargs: apply_class_balancing: False # Model backbone: resnet50 num_heads: 1 # Dataset train_db_name: imagenet_50 val_db_name: imagenet_50 num_classes: 50 # Transformations augmentation_strategy: ours augmentation_kwargs: crop_size: 224 normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] num_strong_augs: 4 cutout_kwargs: n_holes: 1 length: 75 random: True transformation_kwargs: crop_size: 224 normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] # Hyperparameters optimizer: sgd optimizer_kwargs: lr: 0.03 weight_decay: 0.0 nesterov: False momentum: 0.9 epochs: 25 batch_size: 512 num_workers: 16 # Scheduler scheduler: constant ,这段话是什么意思
这段话是一个配置文件,用于指定训练神经网络模型的超参数和数据集参数。具体解释如下:
- setup: selflabel:表示使用自标签技术进行训练。
- confidence_threshold: 0.99:表示置信度阈值为0.99。
- use_ema: True,ema_alpha: 0.999:表示使用指数移动平均(EMA)方法进行训练,并设置EMA的衰减系数为0.999。
- criterion: confidence-cross-entropy,criterion_kwargs: apply_class_balancing: False:表示使用置信度交叉熵损失函数进行训练,并关闭类别平衡。
- backbone: resnet50,num_heads: 1:表示使用ResNet-50作为模型骨架,并设置模型头数为1。
- train_db_name: imagenet_50,val_db_name: imagenet_50,num_classes: 50:表示使用ImageNet-50数据集进行训练和验证,并共有50个类别。
- augmentation_strategy: ours,augmentation_kwargs: crop_size: 224,normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225],num_strong_augs: 4,cutout_kwargs: n_holes: 1 length: 75 random: True:表示使用作者自己的数据增强策略进行训练,并设置裁剪尺寸为224、归一化参数为给定值、强增强次数为4、cutout参数为1个洞、洞的大小为75,并随机选择位置。
- transformation_kwargs: crop_size: 224,normalize: mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225]:表示在验证时使用裁剪尺寸为224、归一化参数为给定值的数据增强策略。
- optimizer: sgd,optimizer_kwargs: lr: 0.03,weight_decay: 0.0,nesterov: False,momentum: 0.9:表示使用随机梯度下降(SGD)优化器进行训练,并设置学习率为0.03、权重衰减为0.0、是否使用Nesterov动量为False、动量系数为0.9。
- epochs: 25,batch_size: 512,num_workers: 16:表示总共训练25个epochs,每个batch的大小为512,使用16个worker进行数据加载。最后,scheduler: constant表示使用恒定的学习率调度程序,即不会随着训练过程中的epoch数量而改变。
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