将gui界面中的QComboBox下拉值和被导入卷积神经网络的epoch、batch_size、learning_rate等参数连接起来
时间: 2024-02-11 22:06:26 浏览: 129
可以使用信号与槽机制来连接QComboBox和卷积神经网络的参数。
首先,在GUI界面中创建QComboBox控件,并向其中添加选项。然后,创建卷积神经网络的对象,并将其参数设置为默认值。
接下来,在GUI界面中连接QComboBox的currentIndexChanged信号到一个槽函数中。在槽函数中,从QComboBox中获取选中的值,并将其转换为对应的参数值,然后将这些参数值设置到卷积神经网络对象中。
示例代码如下:
```python
from PyQt5.QtWidgets import QComboBox
class MyWindow(QtWidgets.QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
# 创建 QComboBox 控件
self.comboBox = QComboBox(self)
self.comboBox.addItem("Epoch 1")
self.comboBox.addItem("Epoch 2")
self.comboBox.addItem("Epoch 3")
self.comboBox.addItem("Batch Size 32")
self.comboBox.addItem("Batch Size 64")
self.comboBox.addItem("Batch Size 128")
self.comboBox.addItem("Learning Rate 0.001")
self.comboBox.addItem("Learning Rate 0.01")
self.comboBox.addItem("Learning Rate 0.1")
# 创建卷积神经网络对象
self.cnn = ConvolutionalNeuralNetwork(epoch=1, batch_size=32, learning_rate=0.001)
# 连接 QComboBox 的 currentIndexChanged 信号到槽函数
self.comboBox.currentIndexChanged.connect(self.updateCNN)
def updateCNN(self, index):
# 获取选中的值
value = self.comboBox.itemText(index)
# 根据选中的值设置卷积神经网络参数
if value == "Epoch 1":
self.cnn.setEpoch(1)
elif value == "Epoch 2":
self.cnn.setEpoch(2)
elif value == "Epoch 3":
self.cnn.setEpoch(3)
elif value == "Batch Size 32":
self.cnn.setBatchSize(32)
elif value == "Batch Size 64":
self.cnn.setBatchSize(64)
elif value == "Batch Size 128":
self.cnn.setBatchSize(128)
elif value == "Learning Rate 0.001":
self.cnn.setLearningRate(0.001)
elif value == "Learning Rate 0.01":
self.cnn.setLearningRate(0.01)
elif value == "Learning Rate 0.1":
self.cnn.setLearningRate(0.1)
```
在上面的代码中,updateCNN函数就是用来处理QComboBox的当前选项发生变化时的槽函数。根据选中的值,调用卷积神经网络对象的setEpoch、setBatchSize和setLearningRate函数来设置参数值。
阅读全文