帮我优化python代码: result1 = x + self.deepfeature_couple(x, LCNN_result_list[0], LTSL_result_list[0]) result2 = x + result1 + self.deepfeature_couple(result1, LCNN_result_list[1], LTSL_result_list[1]) result3 = x + result1 + result2 + self.deepfeature_couple(result2, LCNN_result_list[2], LTSL_result_list[2]) result4 = x + result1 + result2 + result3\ + self.deepfeature_couple(result3, LCNN_result_list[3], LTSL_result_list[3]) result5 = x + result1 + result2 + result3 + result4 \ + self.deepfeature_couple(result4, LCNN_result_list[4], LTSL_result_list[4]) result = x + result1 + result2 + result3 + result4 + result5 \ + self.deepfeature_couple(result5, LCNN_result_list[5], LTSL_result_list[5]) x = self.conv_before_upsample(result)
时间: 2023-05-21 19:01:53 浏览: 74
对于这段 Python 代码,我建议您使用循环来优化。具体来说,您可以使用一个 for 循环来遍历 LCNN_result_list 和 LTSL_result_list,然后在每次迭代中调用 deepfeature_couple 函数。这样可以减少代码的重复性,并且使代码更加简洁和易于维护。下面是一个示例代码:
result = x
for i in range(len(LCNN_result_list)):
result_list = [x] + result_list
result = self.deepfeature_couple(result, LCNN_result_list[i], LTSL_result_list[i])
result = self.conv_before_upsample(result)
请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的实际情况进行修改和调整。另外,如果您的数据量很大,您可能需要考虑使用并行计算来加速代码的运行。
相关问题
优化代码: result1 = x + self.deepfeature_couple(x, LCNN_result_list[0], LTSL_result_list[0]) result2 = x + result1 + self.deepfeature_couple(result1, LCNN_result_list[1], LTSL_result_list[1]) result3 = x + result1 + result2 + self.deepfeature_couple(result2, LCNN_result_list[2], LTSL_result_list[2]) result4 = x + result1 + result2 + result3\ + self.deepfeature_couple(result3, LCNN_result_list[3], LTSL_result_list[3]) result5 = x + result1 + result2 + result3 + result4 \ + self.deepfeature_couple(result4, LCNN_result_list[4], LTSL_result_list[4]) result = x + result1 + result2 + result3 + result4 + result5 \ + self.deepfeature_couple(result5, LCNN_result_list[5], LTSL_result_list[5]) x = self.conv_before_upsample(result)
可以尝试使用循环来简化代码,如下所示:
result_list = [x]
for i in range(6):
result = result_list[-1]
for j in range(i):
result = self.deepfeature_couple(result, LCNN_result_list[j], LTSL_result_list[j])
result_list.append(result)
x = self.conv_before_upsample(result_list[-1])
优化这段代码:result1 = x + self.deepfeature_couple(x, LCNN_result_list[0], LTSL_result_list[0]) result2 = x + result1 + self.deepfeature_couple(result1, LCNN_result_list[1], LTSL_result_list[1]) result3 = x + result1 + result2 + self.deepfeature_couple(result2, LCNN_result_list[2], LTSL_result_list[2]) result = x + result1 + result2 + result3\ + self.deepfeature_couple(result3, LCNN_result_list[3], LTSL_result_list[3]) result5 = x + result1 + result2 + result3 + result4 \ + self.deepfeature_couple(result4, LCNN_result_list[4], LTSL_result_list[4]) result = x + result1 + result2 + result3 + result4 + result5 \ + self.deepfeature_couple(result5, LCNN_result_list[5], LTSL_result_list[5])
这段代码可以进行如下优化:
result = x
for i in range(6):
result_list = [result] + [result_list[j] for j in range(i)]
result = self.deepfeature_couple(result_list[-1], LCNN_result_list[i], LTSL_result_list[i])
这样可以避免重复的代码,同时也可以方便地修改循环次数。