请更正简正级数解的表达形式
时间: 2024-06-01 17:08:09 浏览: 9
简正级数解应该采用以下表达形式:
$$
\psi_k(\mathbf{r}) = \frac{1}{\sqrt{V}} e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}} u_k(\mathbf{r})
$$
其中,$\psi_k(\mathbf{r})$ 是晶体波函数的简正级数解,$V$ 是晶体的体积,$u_k(\mathbf{r})$ 是周期函数,满足 $u_k(\mathbf{r}+\mathbf{R}) = u_k(\mathbf{r})$,其中 $\mathbf{R}$ 是晶格矢量。$\mathbf{k}$ 是布里渊区中的波矢量,满足 $\mathbf{k} \cdot \mathbf{R} = 2\pi n$,其中 $n$ 是整数。
相关问题
上述的训练代码有些错误,请更正
非常抱歉,我之前的代码确实存在错误。以下是修改后的代码:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor
from torchvision.datasets import CocoDetection
from torchvision.transforms import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# define the model
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# get the number of input features for the classifier
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
# replace the pre-trained head with a new one
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes=2) # 2 classes: background and object
# define the dataset and data loader
dataset = CocoDetection(root='./coco_dataset/train2017', annFile='./coco_dataset/annotations/instances_train2017.json',
transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]))
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=torchvision.datasets.coco.collate_fn)
# define the optimizer and the learning rate scheduler
params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)
# train the model for 10 epochs
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
# train for one epoch, printing every 10 iterations
torchvision.models.detection.train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device=torch.device('cuda'))
# update the learning rate
lr_scheduler.step()
# evaluate on the test dataset every epoch
torchvision.models.detection.evaluate(model, data_loader, device=torch.device('cuda'))
# save the model
torch.save(model.state_dict(), 'fasterrcnn_resnet50_fpn_class_agnostic.pt')
```
修改后的代码中,数据集的根目录应该是`./coco_dataset/train2017`,而不是`./coco_dataset`。此外,`collate_fn`应该是`torchvision.datasets.coco.collate_fn`,而不是`utils.collate_fn`。`train_one_epoch`和`evaluate`函数应该是`torchvision.models.detection`模块下的函数,而不是`utils`模块下的函数。最后,在训练过程中,应该指定`device`为`torch.device('cuda')`,以充分利用GPU加速训练。
以上代码无法在页面正常显示,请更正代码
非常抱歉,我之前的回答有误,正确的代码应该是:
```
width: (450 / 19.2) * 1vw;
```
或者使用 Less 自带的 `unit()` 函数来转换单位,代码如下:
```
width: unit(450 / 19.2, vw);
```
这两种写法都可以将结果转换为 `vw` 单位,以适应不同的屏幕尺寸。
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