首页input = diseases_perprocessing(params["input"]) pred = F.softmax(diseases_lstmnn(torch.from_numpy(input).float()), dim=1)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}'

input = diseases_perprocessing(params["input"]) pred = F.softmax(diseases_lstmnn(torch.from_numpy(input).float()), dim=1)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}'

时间: 2023-06-11 13:04:11 浏览: 72

automatic-diagnosis.rar_leaf diseases_病叶_病斑_病斑特征_颜色纹理形状

5星 · 资源好评率100%

针对黄瓜叶部病害病斑区域的表面颜色、纹理、形状自身的特点，构造了合适的描述特征参数，并对参数在黄瓜叶部病害病斑区域间的分布做了定量分析

这是一个关于疾病预测的代码段，它通过输入参数params["input"]来进行疾病预处理，并且使用一个基于LSTM的神经网络模型进行预测，返回概率值pred，最后将概率值以字符串形式存储在returnData字典变量中的prob键值对中。

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@app.route('/diseases_lstmnn', methods=["POST"]) def diseases_lstm_app(): request = flask.request if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip)) returnData = {} params = request.json input = diseases_preprocessing(params["input"]) pred = F.softmax(diseases_lstmnn(torch.from_numpy(input).float()), dim=1)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}' return returnData 这段代码的每个语句是什么意思

- pred = F.softmax(diseases_lstmnn(torch.from_numpy(input).float()), dim=1)[0][1]: 使用 diseases_lstmnn 模型对预处理后的数据进行推理，使用 softmax 激活函数得到分类为疾病的概率值，其在输出中的位置...

@app.route('/diseases_bpnn', methods=["POST"]) def diseases_bp_app(): request = flask.request if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip)) returnData = {} params = request.json input = diseases_preprocessing(params["input"]) pred = F.softmax(diseases_bpnn(torch.from_numpy(input).float()), dim=1)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}' return returnData

非常好的问题！这段代码看起来像是一个 Flask web 应用程序的一部分，用于调用一个疾病的 BPNN 模型。该程序首先获取来自 POST 请求的 JSON 数据，然后使用该数据进行预处理。接下来，程序通过 PyTorch 框架加载 ...

@app.route('/diseases_bpnn', methods=["POST"]) def diseases_bp_app(): request = flask.request # 获取请求IP地址 if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip)) returnData = {} params = request.json input = diseases_preprocessing(params["input"]) pred = F.softmax(diseases_bpnn(torch.from_numpy(input).float()), dim=1)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}' return returnData

这段代码是一个 Flask 应用的路由函数，@app.route('/diseases_bpnn', methods=["POST"]) 表示当访问路径为 /diseases_bpnn 且 HTTP 请求方法为 ...函数名为 diseases_bp_app，它从 Flask.request 对象中获取请求数据。

def diseases_perprocessing(input): input = np.array(input.split(','), dtype=np.float) disperse_col = [1, 6, 7] disperse_data = [] for idx, i in enumerate(disperse_col): col_label = diseases_disperse[idx] col_data = np.array([col_label.index(input[i])], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=1)[0] number_col = [0, 2, 3, 4, 5] number_data = input[number_col] number_data = (number_data - diseases_scaler['min']) / (diseases_scaler['max'] - diseases_scaler['min']) binary_col = [8, 9, 10] binary_data = input[binary_col] data = np.concatenate([disperse_data, binary_data, number_data]) return np.expand_dims(data, axis=0)这段代码是做什么的，没句是什么意思

这段代码是一个函数，名字为diseases_perprocessing，其目的是将输入的字符串转换成AI模型可用的数据，具体操作如下： 1. 将输入字符串按逗号分隔后转换成浮点数类型的数组。 2. 提取含有离散值的列的索引（列号）并...

diseases_lstmnn = torch.load('model/lstmnn.pt') 是什么意思

这段代码是在加载一个名为'lstmnn.pt'的预训练模型文件，并将其存储在名为'diseases_lstmnn'的变量中。预训练模型是指先用大量的数据训练好的模型，在后续任务中可以作为基础模型进行微调，以提高任务的效果。在这里...

def diseases_preprocessing(input): input = np.array(input.split(','), dtype=np.float) disperse_col = [1, 6, 7] disperse_data = [] for idx, i in enumerate(disperse_col): col_label = diseases_disperse[idx] col_data = np.array([col_label.index(input[i])], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=1)[0] number_col = [0, 2, 3, 4, 5] number_data = input[number_col] number_data = (number_data - diseases_scaler['min']) / (diseases_scaler['max'] - diseases_scaler['min']) binary_col = [8, 9, 10] binary_data = input[binary_col] data = np.concatenate([disperse_data, binary_data, number_data]) return np.expand_dims(data, axis=0)这段代码是什么意思，每个语句是做什么的

这段代码是一个名为"diseases_preprocessing"的函数，它将一个字符串类型的输入处理成一个数组。具体地，该函数首先将输入字符串拆分成一个浮点型数组，然后对其中的某些列进行离散化处理（即将文本标签转换成独热...

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res = requests.post('http://127.0.0.1:8091/diseases_SVM', json=input_args) # 请求接口获取结果 res = eval(res.text) print(res['prob'])

这是一行Python代码，使用了requests库中的post方法，将json格式的input_args数据发送到'http://127.0.0.1:8091/diseases_SVM'这个地址，并将返回结果保存在res变量中。

input_args = {"input": "50,2,168,62,110,80,1,1,0,0,1"} # 传入input str res = requests.post('http://127.0.0.1:8091/diseases_SVM', json=input_args) # 请求接口获取结果 res = eval(res.text) print(res['prob'])

这是一个Python中的字典类型变量，其中键为"input"，对应的值为一个字符串"50,2,168,62,110,80,1,1,0,0,1"，在这个字符串中以逗号为分隔符，包含了10个数字和一个字母。

diseases_disperse, diseases_sclaer = np.load('diseases_disperse.npy', allow_pickle=True), np.load('diseases_scaler.npy', allow_pickle=True).item()是什么意思

这段代码的意思是通过numpy库中的load函数，从' diseases_disperse.npy'和'diseases_scaler.npy'这两个文件中加载diseases_disperse和diseases_scaler两个变量，并将其保存为字典对象（item()表示将数组类型转换为...

data_json = json.loads(data)#生成一个data_json对象 disease = data_json['name']#将data_json disease_dict['name'] = disease diseases.append(disease)

这行代码的作用是将一个字符串类型的JSON数据转化为Python对象。具体来说，它使用Python内置的JSON模块中的loads()函数，将data字符串转化为Python对象，存储在data_json变量中。

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