static float prob[BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE]

时间: 2023-12-28 11:04:39 浏览: 109
这是一个静态的 float 数组，大小为 BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE。根据命名和常见约定，它很可能是用于存储模型对输入数据的预测结果的概率值。BATCH_SIZE 表示输入数据的批次大小，OUTPUT_SIZE 表示模型输出的大小（通常是分类数）。因此，整个数组可以看作是一个二维数组，其中第 i 行代表第 i 个输入在各个类别上的预测概率。
相关问题

解释代码 static int process(int8_t* input, int* anchor, int grid_h, int grid_w, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; int grid_len = grid_h * grid_w; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < 3; a++) { for (int i = 0; i < grid_h; i++) { for (int j = 0; j < grid_w; j++) { int8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j]; if (box_confidence >= thres_i8) { int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j; int8_t* in_ptr = input + offset; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; box_x = (box_x + j) * (float)stride; box_y = (box_y + i) * (float)stride; box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2]; box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1]; box_x -= (box_w / 2.0); box_y -= (box_h / 2.0); boxes.push_back(box_x); //push_back() 在Vector最后添加一个元素 boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); int8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len]; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; } } } } return validCount; }

这段代码实现了一个目标检测的后处理函数。具体解释如下： 函数参数： - `input`：输入的 int8_t 类型指针，表示模型输出的特征图。 - `anchor`：包围框的 anchor 锚点，用于计算检测框的位置和大小。 - `grid_h`、`grid_w`：特征图的高度和宽度。 - `height`、`width`：输入图像的高度和宽度。 - `stride`：特征图相对于输入图像的缩放因子。 - `boxes`：存储检测框位置和大小的向量。 - `objProbs`：存储目标置信度的向量。 - `classId`：存储目标类别的向量。 - `threshold`：目标置信度的阈值。 - `zp`、`scale`：量化参数，用于将 int8_t 类型转换为 float 类型。 函数功能： 1. 初始化有效目标计数 `validCount` 为 0。 2. 将阈值 `threshold` 经过反 sigmoid 函数转换为浮点数类型，并使用量化参数将其转换为 int8_t 类型，并赋值给 `thres_i8`。 3. 使用三重循环遍历特征图上的每个格子。 4. 在每个格子上，获取对应的检测框置信度 `box_confidence`，如果其大于等于阈值 `thres_i8`，则表示存在有效目标。 5. 计算检测框的偏移量 `offset`，并通过指针 `in_ptr` 指向对应的检测框信息。 6. 使用量化参数将检测框的位置和大小信息转换为浮点数类型，并进行逆 sigmoid 函数转换。 7. 根据格子的位置、缩放因子和 anchor 锚点，计算得到检测框的真实位置和大小。 8. 将计算得到的检测框位置和大小添加到 `boxes` 向量中。 9. 遍历目标类别，找到具有最大概率的类别，并记录其概率和类别编号。 10. 将目标置信度和类别编号添加到 `objProbs` 和 `classId` 向量中。 11. 增加有效目标计数 `validCount`。 12. 循环结束后，返回有效目标计数。 通过这样的处理过程，可以从模型输出的特征图中提取出有效的目标检测结果，并将检测框的位置、大小、目标置信度和类别编号存储在相应的向量中。

解释代码：static int process(int8_t* input, int* anchor, int grid_h, int grid_w, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; int grid_len = grid_h * grid_w; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < 3; a++) { for (int i = 0; i < grid_h; i++) { for (int j = 0; j < grid_w; j++) { int8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j]; if (box_confidence >= thres_i8) { int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j; int8_t* in_ptr = input + offset; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; box_x = (box_x + j) * (float)stride; box_y = (box_y + i) * (float)stride; box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2]; box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1]; box_x -= (box_w / 2.0); box_y -= (box_h / 2.0); int8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len]; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs>thres_i8){ objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))* sigmoid(deqnt_affine_to_f32(box_confidence, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } } } } return validCount; }

这段代码实现了一个目标检测的后处理函数，与之前的代码相比，增加了对目标置信度和类别概率的判断。具体解释如下： 函数参数和功能与之前的代码相同，不再重复解释。 修改部分： 1. 在检测框的置信度 `box_confidence` 大于等于阈值 `thres_i8` 的条件下，再对目标置信度 `maxClassProbs` 进行判断。 2. 如果 `maxClassProbs` 大于阈值 `thres_i8`，则表示该检测框是一个有效的目标。 3. 将经过 sigmoid 函数转换后的目标置信度和检测框置信度相乘，作为最终的目标置信度。 4. 将最终的目标置信度、类别编号和有效目标计数记录到对应的向量中。 5. 将检测框的位置和大小添加到 `boxes` 向量中。 通过这样的修改，可以实现在进行目标检测后处理时，根据目标置信度和类别概率的阈值进行筛选，将有效的目标的位置、大小、置信度和类别信息存储在相应的向量中。
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解释这段代码action_out = (means, log_stds) log_prob_a = normal_log_density(actions, means_, log_stds_) restore_mask = 1. - (actions_avail == 0).to(self.device).float() log_prob_a = (restore_mask * log_prob_a).sum(dim=-1) old_log_prob_a = (restore_mask * old_log_prob_a).sum(dim=-1)

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具体来说，它首先定义了两个浮点数变量 prob 和 sum_e，并将它们初始化为0。接下来，它通过一个循环遍历一个名为 h0 的一维数组，数组中的元素个数为 griding_num * cls_num_per_lane * lane_num。在每次...

这段代码输出坐标位置不对= doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE); std::vector<std::vector<Yolo::Detection>> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6] = new float[len][6]; // 得到所有目标的数据 for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); float x = r.x; float y = r.y; float w = r.width; float h = r.height; int class_id = res[j].class_id; float conf = res[j].conf;

其中，函数doInference是用来推理模型的，它将输入数据trt->data传入模型，得到输出结果trt->prob。然后，对于每个检测到的目标，都可以通过get_rect函数获取其在原图中的位置，并使用这些位置信息和置信度...

def calBayes(self, wordList, spamdict, normdict): ps_w = 1 ps_n = 1 for word, prob in wordList.items(): print(word + "/" + str(prob)) ps_w *= (prob) ps_n *= (1 - prob) p = ps_w / (ps_w + ps_n) # print(str(ps_w)+"////"+str(ps_n)) return p

这段代码实现了朴素贝叶斯分类器的计算过程，其中wordList是待分类的文本，spamdict和normdict是训练集中的垃圾邮件词汇和正常邮件词汇的概率字典。该函数的主要思路是利用朴素贝叶斯公式，根据每个单词在垃圾邮件和...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=...

user, item, _, seq, _ = data.next_batch() # data.step += 1 user = user.to(device) # (batch_size,) item = item.to(device) text = seq[:, :1].to(device) # bos, (batch_size, 1) for idx in range(seq.size(1)): # produce a word at each step outputs = model(user, item, text, None) last_token = outputs.logits[:, -1, :] # the last token, (batch_size, ntoken) word_prob = torch.softmax(last_token, dim=-1) token = torch.argmax(word_prob, dim=1, keepdim=True) # (batch_size, 1), pick the one with the largest probability text = torch.cat([text, token], 1) # (batch_size, len++) ids = text[:, 1:].tolist() # remove bos, (batch_size, seq_len) idss_predict.extend(ids) text = torch.cat([text, token], 1)

这是一行Python代码，其中data是一个数据集对象，next_batch()是数据集对象的一个方法，用于获取下一批数据。这行代码将返回一个元组，其中包含五个变量：user、item、_、seq和_。其中user和item是表示用户和物品的...

pytorch部分代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则，直接反向传播求梯度 else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

这个报错是因为在计算batch_m时，index_float的维度是反过来的，应该将index_float.transpose(0,1)改为index_float.transpose(1,0)，即将第0维和第1维交换。修改后的代码如下： ... batch_m = torch.matmul...

class GRUNet(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, drop_prob=0.2): super(GRUNet, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.n_layers = n_layers self.gru = nn.GRU(input_dim, hidden_dim, n_layers, batch_first=True, dropout=drop_prob) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x, h): out, h = self.gru(x, h) out = self.fc(self.relu(out[:, -1])) return out, h def init_hidden(self, batch_size): weight = next(self.parameters()).data hidden = weight.new(self.n_layers, batch_size, self.hidden_dim).zero_().to(device) return hidden

在初始化隐藏状态的函数init_hidden()中，输入批次大小batch_size，通过next(self.parameters()).data获取模型的参数，并使用new()函数创建一个与模型参数相同的张量hidden，并将其值初始化为0。...

这段代码的作用是什么 for idx in range(seq.size(1)): # produce a word at each step outputs = model(prompt,user, item, text, None) last_token = outputs.logits[:, -1, :] # the last token, (batch_size, ntoken) word_prob = torch.softmax(last_token, dim=-1) token = torch.argmax(word_prob, dim=1, keepdim=True) # (batch_size, 1), pick the one with the largest probability text = torch.cat([text, token], 1) # (batch_size, len++) ids = text[:, 1:].tolist() # remove bos, (batch_size, seq_len) idss_predict.extend(ids)

这段代码的作用是对一个序列的第二维进行循环...具体操作是通过range()函数来生成一个从0到seq.size(1)-1的整数序列，然后用for循环依次遍历这个整数序列中的每一个元素，将其保存在变量idx中，以便进行后续的操作。
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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。