vector_size=args.size,

"vector_size"是一个在自然语言处理中常用的参数，它用于表示词向量的维度。词向量是将单词表示为向量的一种方式，它可以将单词的语义信息转化为数值，使得计算机可以更好地处理和理解自然语言。"args.size"是一个变量，用于存储"vector_size"的值，通常可以在训练模型时通过设置该变量的值来指定词向量的维度。较小的词向量维度可能会导致信息损失，而较大的词向量维度可能会导致模型过于复杂，从而影响模型的性能和训练时间。因此，需要根据具体任务和数据集的特点来选择合适的词向量维度。

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下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化，初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

这段代码是一个类中的三个方法：

1. `setup_model`: 这个方法初始化了类中的模型，使用了一个叫做 `CasSeqGCN` 的模型，并将该模型保存在了当前类的 `model` 属性中。

2. `create_batches`: 这个方法将读入的数据集划分成了三部分（训练集、验证集、测试集），并将每一部分划分成多个 batch。这个方法返回了三个 batch 列表，分别对应训练集、验证集和测试集。

3. `create_data_dictionary` 和 `create_target`: 这两个方法用于将输入的边和特征数据转换成 PyTorch 可以处理的格式。其中 `create_target` 用于创建目标向量，其大小为 1 维，对应了数据字典中的 `activated_size`。

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 TensorFlow 构建了一个 ResNet18 模型，对图像进行分类任务。其中使用了 argparse 库来设置超参数，使用了 tf.data.Dataset 来进行数据处理和加载，使用了 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 来保存模型的训练结果。同时还使用了 matplotlib.pyplot 库来绘制训练和验证的 MSE（均方误差）曲线。