python中的append函数详解

时间: 2023-06-01 17:01:45 浏览: 88
### 回答1: Python中的append函数是用于在列表末尾添加新元素的方法。它的语法如下: list.append(obj) 其中,list是要添加元素的列表,obj是要添加的新元素。 append函数将新元素添加到列表的末尾,并返回修改后的列表。如果要添加多个元素,可以使用循环或列表解析来实现。 需要注意的是,append函数只能用于列表,不能用于其他类型的序列,如元组或字符串。如果要在其他类型的序列中添加元素,可以使用其他方法,如加法运算符或extend函数。 另外,如果要在列表的任意位置添加元素,可以使用insert函数。该函数的语法如下: list.insert(index, obj) 其中,index是要插入元素的位置,obj是要插入的新元素。如果要在列表的末尾添加元素,可以使用append函数。 ### 回答2: 在Python中,append()是一种非常常见的列表函数,它可以将一个元素添加到列表的末尾。在这里,我们将详细介绍append()的用法和功能。 首先,我们来看一下append()的语法: list.append(x) 这里,list是要添加元素的列表,x是要添加到列表末尾的元素。 很多时候,我们需要将一个元素加入到列表最后面,这时候我们可以使用append()函数,将元素加入到列表末尾。比如: cars = ['BMW', 'Benz', 'Audi'] # 将新的元素加入到列表末尾 cars.append('Lexus') print(cars) 输出结果为:['BMW', 'Benz', 'Audi', 'Lexus'] 可以看到,Lexus已经被添加到了列表的末尾。 除了单个元素外,我们还可以使用append()函数添加多个元素。例如: numbers = [1, 2, 3] # 将多个元素添加到列表末尾 numbers.append(4) numbers.append(5) print(numbers) 输出结果为:[1, 2, 3, 4, 5] 在这个例子中,我们连续使用了两次append()函数来添加4和5到列表末尾。 需要注意的是,append()函数仅能用于添加一个元素或一组元素到列表末尾,如果需要在列表中间添加元素,我们可以使用insert()函数。 总结一下,append()函数是Python中一个非常实用的列表函数,可以在列表末尾添加一个或多个元素。熟练掌握append()和其他常用的列表函数可以让我们在开发中更加高效地处理列表数据。 ### 回答3: Python是一种高级编程语言,其强大的功能和灵活性使其成为Web开发、数据分析和科学计算等多个领域的首选语言。在Python中,一个重要的函数是append(),它可以添加一个元素到列表的末尾。本文将详细介绍Python中的append()函数。 1. append()函数的语法 Python中列表(list)对象的方法append()用于在列表的末尾添加新的元素。该函数的语法如下所示: list.append(item) 其中,list代表列表对象,item最为参数,表示要添加的元素。 2. append()函数的功能 append()函数可以用于添加任意类型的对象,例如: x = [1, 2, 3] x.append('a') print(x) 上述代码将在列表x的末尾添加一个字符串'a',并打印出[1, 2, 3, 'a']。此外,可以添加列表作为元素,如: x = [1, 2, 3] x.append([4, 5]) print(x) 上述代码将在列表x的末尾添加一个列表[4, 5],并打印出[1, 2, 3, [4, 5]]。 当需要在列表中添加大量元素时,可以使用for循环结合append()函数。例如,将一个列表中的元素复制到另一个空列表: x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [] for i in x: y.append(i) print(y) 上述代码将x列表中的元素逐一添加到空列表y中,并打印出[1, 2, 3, 4, 5]。 3. append()函数的注意事项 append()函数在将元素添加到列表末尾时非常方便,但需要注意以下几点: (1) append()函数只能用于列表,如果使用于其他类型的对象(如字典、元组)上,将会报错。 (2) append()函数只能添加一个元素到列表的末尾。如果需要添加多个元素,可以使用extend()函数或使用“+”运算符。 (3) append()函数将修改原列表,而不是返回一个新的列表。因此,在使用append()函数时要特别注意。 4. 总结 Python中的append()函数可以将任何类型的元素添加到列表的末尾。使用append()函数可以方便地增加列表的长度,并在处理一系列数据时提高代码的灵活性。在使用append()函数时,需要注意避免误用并掌握其在较为复杂情况下的使用方法。

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UNet是一种用于图像分割的卷积神经网络结构,由Ronneberger等人于2015年提出,主要用于医学图像处理中的分割任务。它的结构类似于自编码器,但是在编码器和解码器之间添加了跨层连接,使得网络可以更好地捕捉图像的上下文信息。下面我将为您详细介绍UNet的结构和Python实现。 ## UNet结构 UNet的结构如下图所示: ![unet_architecture](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tsy19900929/blog-pic/pic/unet_architecture.png) 可以看到,UNet的结构包括编码器和解码器两部分。 编码器由多个卷积层和池化层组成,用于提取图像的特征信息。每个卷积层都包含一个卷积核和一个激活函数,用于学习特征映射。每个池化层则用于减小特征图的大小,同时增加特征的感受野,以便更好地捕捉图像的上下文信息。 解码器由多个反卷积层和跨层连接组成,用于将编码器学习到的特征信息转化为像素级别的预测结果。每个反卷积层用于将特征图的大小恢复到原始图像的大小,同时保留特征信息。跨层连接则将编码器中相应层的特征图与解码器中相应层的特征图进行连接,以便恢复更细节的信息。最后一层使用sigmoid激活函数将输出转化为0到1之间的概率值,表示每个像素属于前景或背景的概率。 ## Python实现 下面我们使用Python和Keras来实现一个简单的UNet模型。首先需要导入相关的库: python from keras.models import Model from keras.layers import Input, concatenate, Conv2D, MaxPooling2D, Conv2DTranspose from keras.optimizers import Adam 接着我们定义编码器和解码器中使用的卷积和反卷积层: python def conv2d_block(inputs, filters, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'): conv = Conv2D(filters, kernel_size, activation=activation, padding=padding, kernel_initializer=kernel_initializer)(inputs) conv = Conv2D(filters, kernel_size, activation=activation, padding=padding, kernel_initializer=kernel_initializer)(conv) return conv def deconv2d_block(inputs, skip_features, filters, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'): deconv = Conv2DTranspose(filters, kernel_size, strides=(2, 2), padding=padding, kernel_initializer=kernel_initializer)(inputs) deconv = concatenate([deconv, skip_features]) deconv = conv2d_block(deconv, filters, kernel_size=kernel_size, activation=activation, padding=padding, kernel_initializer=kernel_initializer) return deconv 然后我们定义UNet模型: python def unet(input_shape=(256, 256, 3), num_classes=1, activation='sigmoid', filters=64, kernel_size=(3, 3), pool_size=(2, 2), kernel_initializer='he_normal'): inputs = Input(input_shape) skip_features = [] # Encoder for filter_num in [filters * (2 ** i) for i in range(4)]: conv = conv2d_block(inputs, filter_num, kernel_size=kernel_size, activation=activation, padding='same', kernel_initializer=kernel_initializer) skip_features.append(conv) pool = MaxPooling2D(pool_size=pool_size)(conv) inputs = pool # Bottleneck bottleneck = conv2d_block(inputs, filters * 16, kernel_size=kernel_size, activation=activation, padding='same', kernel_initializer=kernel_initializer) # Decoder for i, filter_num in enumerate(reversed([filters * (2 ** i) for i in range(4)])): if i == 0: deconv = deconv2d_block(bottleneck, skip_features[-1], filter_num, kernel_size=kernel_size, activation=activation, padding='same', kernel_initializer=kernel_initializer) else: deconv = deconv2d_block(deconv, skip_features[-i-1], filter_num, kernel_size=kernel_size, activation=activation, padding='same', kernel_initializer=kernel_initializer) outputs = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation=activation)(deconv) model = Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs]) return model 在这个模型中,我们首先定义了编码器和解码器中使用的卷积和反卷积层。然后我们定义了UNet模型,包括输入层、编码器、解码器和输出层。其中编码器和解码器使用了上面定义的卷积和反卷积层。 最后我们使用Adam优化器和二分类交叉熵损失函数来编译模型: python model = unet() model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) 这样我们就完成了一个简单的UNet模型的实现。
要在Python中实现二叉树的广度优先遍历,可以使用队列来实现。下面是一个示例代码: python class TreeNode(object): def __init__(self, value, left_child=None, right_child=None): self.left_child = left_child self.value = value self.right_child = right_child def wide_search(root): queue = [root] while queue: node = queue.pop(0) print(node.value) if node.left_child: queue.append(node.left_child) if node.right_child: queue.append(node.right_child) # 创建一个二叉树 node_a = TreeNode('A') node_b = TreeNode('B') node_c = TreeNode('C') node_d = TreeNode('D') node_e = TreeNode('E') node_f = TreeNode('F') node_g = TreeNode('G') node_a.left_child = node_b node_a.right_child = node_c node_b.left_child = node_d node_b.right_child = node_e node_c.left_child = node_f node_c.right_child = node_g wide_search(node_a) 这段代码中,我们首先定义了一个TreeNode类来表示二叉树的节点。然后,我们定义了一个wide_search函数来实现广度优先遍历。在函数中,我们使用一个队列来存储待遍历的节点。我们从根节点开始,将根节点入队列,然后循环处理队列中的节点,每次处理一个节点时,将其值打印出来,并将其左右子节点分别入队列。这样就可以实现广度优先遍历了。最后,我们创建了一个二叉树的实例,并调用wide_search函数来进行广度优先遍历。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python 深度、广度遍历二叉树](https://blog.csdn.net/weixin_42336579/article/details/81334212)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python基础编程:python实现树的深度优先遍历与广度优先遍历详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38590309/14855357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
遗传算法是一种模拟自然界生物遗传学和生物进化论的并行随机搜索最优化方法。它具有智能式搜索、渐进式优化、全局最优解、黑箱式结构、通用性强和并行式算法等特征。 下面是一个示例的Python代码,演示了如何使用遗传算法解决一个函数优化问题: python import numpy as np # 定义适应度函数(目标函数) def fitness_func(x): return -x**2 + 2*x + 3 # 定义遗传算法的相关参数 pop_size = 50 # 种群大小 chrom_length = 10 # 染色体长度(二进制编码位数) pc = 0.6 # 交叉概率 pm = 0.01 # 变异概率 max_iter = 100 # 最大迭代次数 # 初始化种群 population = np.random.randint(2, size=(pop_size, chrom_length)) # 开始迭代 for iter in range(max_iter): # 计算适应度值 fitness = fitness_func(population) # 选择操作(轮盘赌选择) cum_sum = np.cumsum(fitness) cum_sum /= cum_sum[-1] new_population = [] for _ in range(pop_size): rand_num = np.random.rand() for i in range(pop_size): if rand_num <= cum_sum[i]: new_population.append(population[i]) break # 交叉操作 for i in range(0, pop_size, 2): if np.random.rand() < pc: cross_point = np.random.randint(1, chrom_length) temp1 = np.concatenate((new_population[i][:cross_point], new_population[i+1][cross_point:])) temp2 = np.concatenate((new_population[i+1][:cross_point], new_population[i][cross_point:])) new_population[i = temp1 new_population[i+1 = temp2 # 变异操作 for i in range(pop_size): if np.random.rand() < pm: mutate_point = np.random.randint(chrom_length) new_population[i][mutate_point = 1 - new_population[i][mutate_point] population = new_population # 找出最优解 best_index = np.argmax(fitness) best_solution = population123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [遗传算法python(含例程代码与详解)](https://blog.csdn.net/qq_38048756/article/details/109256062)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
SegFormer是一个基于Transformer的图像分割模型,其主要特点是采用了类似于ViT中的patch embedding策略来处理图像信息,并且使用了Transformer Encoder来提取特征。相较于传统的卷积神经网络,SegFormer具有更好的可解释性和灵活性。下面是SegFormer的代码详解。 首先,SegFormer的代码结构如下: SegFormer/ ├── config/ │ ├── base.py │ ├── segformer.py │ └── ... ├── dataset/ │ ├── base_dataset.py │ ├── cityscapes.py │ └── ... ├── models/ │ ├── base_model.py │ ├── segformer.py │ └── ... ├── utils/ │ ├── helpers.py │ ├── losses.py │ └── ... ├── train.py └── eval.py 其中,config文件夹包含了SegFormer的配置文件,dataset文件夹包含了数据集的处理代码,models文件夹包含了SegFormer模型的实现代码,utils文件夹包含了一些辅助函数,train.py和eval.py分别是训练和测试的入口文件。 接下来,我们来详细介绍SegFormer的代码实现。 1. 数据集处理 SegFormer支持多种不同的数据集,例如Cityscapes、PASCAL VOC等。在dataset文件夹中,每个数据集都有一个对应的.py文件,该文件包含了数据集的处理逻辑。 以Cityscapes数据集为例,其数据集处理代码如下: python class Cityscapes(BaseDataset): def __init__(self, root, list_path, num_samples=None, num_classes=19, multi_scale=True, flip=True, ignore_label=-1, base_size=2048, crop_size=(512, 1024), downsample_rate=1): super(Cityscapes, self).__init__(root, list_path, num_samples=num_samples, num_classes=num_classes, multi_scale=multi_scale, flip=flip, ignore_label=ignore_label, base_size=base_size, crop_size=crop_size, downsample_rate=downsample_rate) self.mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406]) self.std = np.array([0.229, 0.224, 0.225]) self.files = self.read_files() 其中,Cityscapes继承自BaseDataset,BaseDataset定义了数据集的一些基本属性和方法。Cityscapes的构造函数中,root是Cityscapes数据集的根目录,list_path是数据集的列表文件路径,num_samples表示采样的样本数,num_classes表示数据集的类别数,multi_scale和flip表示是否进行多尺度和翻转增强,ignore_label表示忽略的标签,base_size表示图像的基础尺寸,crop_size表示裁剪后的尺寸,downsample_rate表示下采样的比率。 在Cityscapes的构造函数中,首先调用了BaseDataset的构造函数,然后定义了数据集的均值和标准差,最后调用了read_files()方法来读取数据集的文件列表。 2. 模型实现 SegFormer的模型实现在models文件夹中的segformer.py文件中。该文件包含了SegFormer的主要模块,包括Transformer Encoder、Decoder、Segmentation Head等。 下面是SegFormer的Encoder实现: python class EncoderLayer(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads, mlp_ratio=4.0, qkv_bias=False, qk_scale=None, drop_rate=0.0, attn_drop_rate=0.0, drop_path_rate=0.0): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_dim) self.attn = Attention(embed_dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, qk_scale=qk_scale, attn_drop=attn_drop_rate, proj_drop=drop_rate) self.drop_path = DropPath(drop_path_rate) if drop_path_rate > 0.0 else nn.Identity() self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_dim) self.mlp = Mlp(in_features=embed_dim, hidden_features=int(embed_dim * mlp_ratio), act_layer=nn.GELU, drop=drop_rate) def forward(self, x): x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x))) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x class Encoder(nn.Module): def __init__(self, num_layers, embed_dim, num_heads, mlp_ratio=4.0, qkv_bias=False, qk_scale=None, drop_rate=0.0, attn_drop_rate=0.0, drop_path_rate=0.0): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList() for _ in range(num_layers): self.layers.append(EncoderLayer(embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, qk_scale=qk_scale, drop_rate=drop_rate, attn_drop_rate=attn_drop_rate, drop_path_rate=drop_path_rate)) def forward(self, x): for layer in self.layers: x = layer(x) return x EncoderLayer是SegFormer的Transformer Encoder的一层,包含了Multi-Head Attention和Feed-Forward Network两个子模块。Encoder则是由多层EncoderLayer堆叠而成的。 在EncoderLayer中,首先进行了Layer Normalization,然后使用Multi-Head Attention来计算Attention,使用Dropout进行正则化,接着使用Feed-Forward Network进行特征提取,最后再次使用Dropout进行正则化。 在Encoder中,使用nn.ModuleList来存储多个EncoderLayer,然后依次调用每个EncoderLayer,得到最终的特征表示。 3. 训练和测试 SegFormer的训练和测试分别在train.py和eval.py文件中进行。 在train.py中,首先进行数据集的加载和预处理,然后定义了SegFormer模型,接着定义了优化器和损失函数,最后进行模型训练。 在eval.py中,首先进行数据集的加载和预处理,然后定义了SegFormer模型,接着进行模型测试,并计算模型的性能指标,例如IoU和mIoU等。 这就是SegFormer的代码详解。SegFormer是一个基于Transformer的图像分割模型,其代码实现相对于传统的卷积神经网络更加灵活和可解释。
一个多人聊天室的代码涉及到客户端和服务器端两部分,下面分别进行详细解释。 服务器端代码: 1. 导入模块和创建Socket对象 python import socket import threading server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) 首先导入了socket和threading模块,然后创建了一个socket对象server,并使用AF_INET和SOCK_STREAM参数来指定了该socket对象使用IPv4协议和TCP协议。 2. 绑定IP地址和端口号 python server.bind(('0.0.0.0', 8000)) 使用bind()方法来绑定服务器的IP地址和端口号,这里将IP地址设置为'0.0.0.0',表示服务器监听所有可用的网络接口。 3. 启动服务器并监听客户端的连接请求 python server.listen() 使用listen()方法来启动服务器并开始监听客户端的连接请求。 4. 处理客户端连接请求和消息发送 python def handle_client(client_socket, client_addr): while True: try: data = client_socket.recv(1024) if data: broadcast(data, client_addr) else: remove(client_socket) break except: remove(client_socket) break def broadcast(message, sender_addr): for client in clients: if client['address'] != sender_addr: client['socket'].sendall(message) def remove(client_socket): for client in clients: if client['socket'] == client_socket: clients.remove(client) break clients = [] while True: client_socket, client_addr = server.accept() clients.append({'socket': client_socket, 'address': client_addr}) client_thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(client_socket, client_addr)) client_thread.start() 在服务器端使用一个循环来不断接受客户端的连接请求。当有客户端连接时,accept()方法会返回一个客户端socket对象和客户端的IP地址和端口号。然后将客户端信息存储到一个列表clients中,并创建一个线程来处理该客户端的消息发送和接收。在handle_client()函数中,使用recv()方法来接收客户端发送的消息,然后调用broadcast()函数来将该消息发送给其他客户端。如果客户端断开连接或发送了空消息,则调用remove()函数将该客户端从clients列表中删除。broadcast()函数用于将接收到的消息广播给除了发送者以外的所有客户端。remove()函数用于将断开连接的客户端从clients列表中删除。 客户端代码: 1. 导入模块和创建Socket对象 python import socket import threading client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) 首先导入了socket和threading模块,然后创建了一个socket对象client,并使用AF_INET和SOCK_STREAM参数来指定了该socket对象使用IPv4协议和TCP协议。 2. 连接服务器 python client.connect(('127.0.0.1', 8000)) 使用connect()方法来连接服务器,需要指定服务器的IP地址和端口号。 3. 发送和接收消息 python def receive(): while True: try: data = client.recv(1024) if data: print(data.decode()) else: break except: break def send(): while True: message = input() client.sendall(message.encode()) receive_thread = threading.Thread(target=receive) send_thread = threading.Thread(target=send) receive_thread.start() send_thread.start() 在客户端代码中,使用两个线程来分别处理接收和发送消息的操作。在receive()函数中,使用recv()方法来接收服务器发送的消息,并将其打印到控制台上。在send()函数中,通过input()方法获取用户输入的消息,然后使用sendall()方法将其发送给服务器。在主线程中,分别创建两个线程来运行receive()和send()函数。 这样就实现了一个简单的多人聊天室的代码。当有多个客户端连接到服务器时,它们可以相互发送消息,从而实现聊天的功能。
全连接神经网络是一种常见的人工神经网络,也被称为多层感知机(Multilayer Perceptron,简称 MLP)。它由多个全连接层组成,每个全连接层的神经元与前一层的所有神经元相连。以下是一个Python实现的全连接神经网络代码分段详解: 1.导入必要的库和模块 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2.定义激活函数 python def relu(x): return np.maximum(x, 0) 3.初始化权重和偏置 python def initialize_parameters(layer_dims): parameters = {} L = len(layer_dims) for l in range(1, L): parameters['W' + str(l)] = np.random.randn(layer_dims[l], layer_dims[l-1]) * 0.01 parameters['b' + str(l)] = np.zeros((layer_dims[l], 1)) return parameters 4.前向传播 python def forward_propagation(X, parameters): caches = [] A = X L = len(parameters) // 2 for l in range(1, L): A_prev = A Z = np.dot(parameters['W' + str(l)], A_prev) + parameters['b' + str(l)] A = relu(Z) cache = (A_prev, parameters['W' + str(l)], parameters['b' + str(l)], Z) caches.append(cache) AL = np.dot(parameters['W' + str(L)], A) + parameters['b' + str(L)] return AL, caches 5.计算代价函数 python def compute_cost(AL, Y): m = Y.shape[1] cost = (-1/m) * np.sum(Y*np.log(AL) + (1-Y)*np.log(1-AL)) cost = np.squeeze(cost) return cost 6.反向传播 python def backward_propagation(AL, Y, caches): grads = {} L = len(caches) m = AL.shape[1] dAL = - (np.divide(Y, AL) - np.divide(1 - Y, 1 - AL)) current_cache = caches[L-1] grads['dA' + str(L)], grads['dW' + str(L)], grads['db' + str(L)] = linear_activation_backward(dAL, current_cache, 'sigmoid') for l in reversed(range(L-1)): current_cache = caches[l] dA_prev_temp, dW_temp, db_temp = linear_activation_backward(grads['dA' + str(l+2)], current_cache, 'relu') grads['dA' + str(l+1)] = dA_prev_temp grads['dW' + str(l+1)] = dW_temp grads['db' + str(l+1)] = db_temp return grads 7.更新参数 python def update_parameters(parameters, grads, learning_rate): L = len(parameters) // 2 for l in range(L): parameters['W' + str(l+1)] = parameters['W' + str(l+1)] - learning_rate * grads['dW' + str(l+1)] parameters['b' + str(l+1)] = parameters['b' + str(l+1)] - learning_rate * grads['db' + str(l+1)] return parameters 8.训练模型 python def nn_model(X, Y, layer_dims, num_iterations, learning_rate): parameters = initialize_parameters(layer_dims) costs = [] for i in range(num_iterations): AL, caches = forward_propagation(X, parameters) cost = compute_cost(AL, Y) grads = backward_propagation(AL, Y, caches) parameters = update_parameters(parameters, grads, learning_rate) if i % 100 == 0: print("Cost after iteration {}: {}".format(i, cost)) costs.append(cost) plt.plot(costs) plt.ylabel('Cost') plt.xlabel('Iterations (per hundreds)') plt.title("Learning rate =" + str(learning_rate)) plt.show() return parameters 以上就是一个简单的全连接神经网络的代码分段详解。其中,initialize_parameters函数用于初始化权重和偏置,forward_propagation函数用于进行前向传播,compute_cost函数用于计算代价函数,backward_propagation函数用于进行反向传播,update_parameters函数用于更新参数,nn_model函数用于训练模型。
yolov5 loss.py 代码详解 yolov5 loss.py 是 YOLOv5 模型中的一个关键文件,主要负责计算模型的损失函数。下面是该文件的代码详解: 1. 导入必要的库 python import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn 2. 定义损失函数类 python class YOLOv5Loss(nn.Module): def __init__(self, anchors, strides, iou_threshold, num_classes, img_size): super(YOLOv5Loss, self).__init__() self.anchors = anchors self.strides = strides self.iou_threshold = iou_threshold self.num_classes = num_classes self.img_size = img_size 该类继承自 nn.Module,包含了一些必要的参数,如 anchors,strides,iou_threshold,num_classes 和 img_size。 3. 定义计算损失函数的方法 python def forward(self, x, targets=None): bs, _, ny, nx = x.shape # batch size, channels, grid size na = self.anchors.shape[] # number of anchors stride = self.img_size / max(ny, nx) # compute stride yolo_out, grid = [], [] for i in range(3): yolo_out.append(x[i].view(bs, na, self.num_classes + 5, ny, nx).permute(, 1, 3, 4, 2).contiguous()) grid.append(torch.meshgrid(torch.arange(ny), torch.arange(nx))) ny, nx = ny // 2, nx // 2 loss, nGT, nCorrect, mask = , , , torch.zeros(bs, na, ny, nx) for i in range(3): y, g = yolo_out[i], grid[i] y[..., :2] = (y[..., :2].sigmoid() + g) * stride # xy y[..., 2:4] = y[..., 2:4].exp() * self.anchors[i].to(x.device) # wh y[..., :4] *= mask.unsqueeze(-1).to(x.device) y[..., 4:] = y[..., 4:].sigmoid() if targets is not None: na_t, _, _, _, _ = targets.shape t = targets[..., 2:6] * stride gxy = g.unsqueeze().unsqueeze(-1).to(x.device) gi, gj = gxy[..., ], gxy[..., 1] b = t[..., :4] iou = box_iou(b, y[..., :4]) # iou iou_max, _ = iou.max(2) # Match targets to anchors a = torch.arange(na_t).view(-1, 1).repeat(1, na) t = targets[a, iou_max >= self.iou_threshold] # select targets # Compute losses if len(t): # xy loss xy = y[..., :2] - gxy xy_loss = (torch.abs(xy) - .5).pow(2) * mask.unsqueeze(-1).to(x.device) # wh loss wh = torch.log(y[..., 2:4] / self.anchors[i].to(x.device) + 1e-16) wh_loss = F.huber_loss(wh, t[..., 2:4], reduction='none') * mask.unsqueeze(-1).to(x.device) # class loss tcls = t[..., ].long() tcls_onehot = torch.zeros_like(y[..., 5:]) tcls_onehot[torch.arange(len(t)), tcls] = 1 cls_loss = F.binary_cross_entropy(y[..., 5:], tcls_onehot, reduction='none') * mask.unsqueeze(-1).to(x.device) # objectness loss obj_loss = F.binary_cross_entropy(y[..., 4:5], iou_max.unsqueeze(-1), reduction='none') * mask.to(x.device) # total loss loss += (xy_loss + wh_loss + cls_loss + obj_loss).sum() nGT += len(t) nCorrect += (iou_max >= self.iou_threshold).sum().item() mask = torch.zeros(bs, na, ny, nx) if targets is not None: t = targets[..., 2:6] * stride gi, gj = g[..., ], g[..., 1] a = targets[..., 1].long() mask[torch.arange(bs), a, gj, gi] = 1 return loss, nGT, nCorrect 该方法接受输入 x 和 targets,其中 x 是模型的输出,targets 是真实标签。该方法首先根据输入 x 的形状计算出 batch size,channels,grid size 和 number of anchors 等参数,然后根据这些参数计算出 stride 和 grid。接着,该方法将输入 x 分成三个部分,每个部分都包含了 na 个 anchors 和 self.num_classes + 5 个通道。然后,该方法将每个部分的输出转换成合适的形状,并计算出每个 anchor 的中心点坐标和宽高。接着,该方法根据 targets 计算出损失函数,包括 xy loss,wh loss,class loss 和 objectness loss。最后,该方法返回损失函数的值,以及 nGT 和 nCorrect。 4. 定义计算 box iou 的方法 python def box_iou(box1, box2): """ Returns the IoU of two bounding boxes """ b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1[..., ], box1[..., 1], box1[..., 2], box1[..., 3] b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2[..., ], box2[..., 1], box2[..., 2], box2[..., 3] inter_rect_x1 = torch.max(b1_x1, b2_x1) inter_rect_y1 = torch.max(b1_y1, b2_y1) inter_rect_x2 = torch.min(b1_x2, b2_x2) inter_rect_y2 = torch.min(b1_y2, b2_y2) inter_area = torch.clamp(inter_rect_x2 - inter_rect_x1 + 1, min=) * torch.clamp(inter_rect_y2 - inter_rect_y1 + 1, min=) b1_area = (b1_x2 - b1_x1 + 1) * (b1_y2 - b1_y1 + 1) b2_area = (b2_x2 - b2_x1 + 1) * (b2_y2 - b2_y1 + 1) iou = inter_area / (b1_area + b2_area - inter_area + 1e-16) return iou 该方法接受两个参数 box1 和 box2,分别表示两个 bounding box 的坐标。该方法首先计算出两个 bounding box 的交集和并集,然后计算出它们的 IoU。 以上就是 yolov5 loss.py 代码的详解。
程序设计思路: 1. 导入需要的模块:requests、beautifulsoup4、pandas、matplotlib、PIL 2. 使用requests模块获取豆瓣电影Top250的网页源代码 3. 使用beautifulsoup4模块解析网页源代码,获取电影名称、评分、图片链接等信息 4. 使用pandas模块将获取的信息整合为DataFrame格式 5. 使用matplotlib模块绘制电影评分的柱状图 6. 使用PIL模块下载电影海报图片并保存在本地 完整代码如下: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import io # 定义获取网页源代码函数 def get_html(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "Error" # 定义获取电影信息函数 def get_movie_info(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') data = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): title = item.find('span', class_='title').string rating_num = item.find('span', class_='rating_num').string img_url = item.find('img')['src'] data.append([title, rating_num, img_url]) return data # 定义生成DataFrame函数 def generate_dataframe(data): df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Rating', 'Img_url']) return df # 定义绘制柱状图函数 def draw_rating_bar(df): # 按评分排序 df = df.sort_values(by='Rating', ascending=False) # 绘制柱状图 plt.bar(df['Title'], df['Rating']) plt.xticks(rotation=90) plt.xlabel('Movie Title') plt.ylabel('Rating') plt.title('Top 100 Movies on Douban') plt.show() # 定义下载图片函数 def download_image(img_url, file_path): img_data = requests.get(img_url).content img = Image.open(io.BytesIO(img_data)) img.save(file_path) # 主函数 if __name__ == '__main__': url = 'https://movie.douban.com/top250' html = get_html(url) data = get_movie_info(html) df = generate_dataframe(data) draw_rating_bar(df.head(10)) for i in range(10): download_image(df.loc[i, 'Img_url'], f'{i+1}.png') 注释详解: 1. 导入需要的模块:requests、beautifulsoup4、pandas、matplotlib、PIL python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import io 2. 使用requests模块获取豆瓣电影Top250的网页源代码 python def get_html(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "Error" url = 'https://movie.douban.com/top250' html = get_html(url) 3. 使用beautifulsoup4模块解析网页源代码,获取电影名称、评分、图片链接等信息 python def get_movie_info(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') data = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): title = item.find('span', class_='title').string rating_num = item.find('span', class_='rating_num').string img_url = item.find('img')['src'] data.append([title, rating_num, img_url]) return data data = get_movie_info(html) 4. 使用pandas模块将获取的信息整合为DataFrame格式 python def generate_dataframe(data): df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Rating', 'Img_url']) return df df = generate_dataframe(data) 5. 使用matplotlib模块绘制电影评分的柱状图 python def draw_rating_bar(df): # 按评分排序 df = df.sort_values(by='Rating', ascending=False) # 绘制柱状图 plt.bar(df['Title'], df['Rating']) plt.xticks(rotation=90) plt.xlabel('Movie Title') plt.ylabel('Rating') plt.title('Top 100 Movies on Douban') plt.show() draw_rating_bar(df.head(10)) 6. 使用PIL模块下载电影海报图片并保存在本地 python def download_image(img_url, file_path): img_data = requests.get(img_url).content img = Image.open(io.BytesIO(img_data)) img.save(file_path) for i in range(10): download_image(df.loc[i, 'Img_url'], f'{i+1}.png') 程序运行后,会生成一张柱状图和前十部电影的海报图片。你也可以根据自己的需求修改代码,如获取更多电影信息或绘制不同的图表类型。

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