CLASSES = ['tomato', 'stem'] image_size = 448 # model = Yolo(20)std_msgs #model = Yolo(2) model = Yolo(2) #model.cuda() #model.cpu() model=torch.hub.load(r"/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/trained_models/yolov5-5.0",'custom',r"/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/trained_models/weights/best.pth",source='local') #model=torch.hub.load(r"/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/trained_models/yolov5-5.0",'custom',r"/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/trained_models/weights/61s.pth",source='local') model.conf = 0.45

这段代码定义了一个Python列表`CLASSES`，其中包含了两个元素，分别为`'tomato'`和`'stem'`。同时定义了一个整型变量`image_size`，其值为448。

接下来的代码实例化了一个`Yolo`对象，并指定其参数为2。然后使用`torch.hub.load()`方法加载了一个预训练的YOLOv5模型。其中，第一个参数指定了模型文件所在的路径，第二个参数指定了模型名称，第三个参数指定了模型权重文件的路径，最后一个参数指定了模型文件的来源。然后将模型的`conf`属性设置为0.45。

相关问题

编写函数将s="orange#watermelon#tomato#cucumber"转换为列表，并该列表作为该函数的返回值，调用该函数打印函数的输出值

可以使用Python内置的split()函数将字符串转换为列表，并指定分隔符为"#"，代码如下：

def str_to_list(input_str):
    output_list = input_str.split("#")
    return output_list

# 调用函数并打印输出值
input_str = "orange#watermelon#tomato#cucumber"
output_list = str_to_list(input_str)
print(output_list)

输出结果为:

['orange', 'watermelon', 'tomato', 'cucumber']

在函数中，我们使用字符串的split()函数将字符串按照"#"切割为一个列表，然后将该列表作为函数的返回值。在调用函数时，我们将字符串作为输入参数传递给函数，将函数的返回值赋值给变量output_list，最后打印output_list即可。

Traceback (most recent call last): File "D:\untitled\粒子群优化算法.py", line 34, in <module> xopt, fopt = pso(loss_function, bounds=bounds, args=(X, y)) TypeError: pso() got an unexpected keyword argument 'bounds' Process finished with exit code 1

这个错误提示说明你的`pyswarm`库版本较低，不支持`bounds`参数。可以尝试升级`pyswarm`库的版本，或者使用`lb`和`ub`参数代替`bounds`参数来设置搜索范围。修改后的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from pyswarm import pso

# 读取数据
data = pd.read_csv('tomato.csv')

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 定义神经网络模型
def nn_model(x, w1, w2, b1, b2):
    a1 = np.dot(x, w1) + b1
    z1 = np.tanh(a1)
    a2 = np.dot(z1, w2) + b2
    return a2

# 定义损失函数
def loss_function(params, *args):
    x, y = args
    w1, w2, b1, b2 = params
    y_pred = nn_model(x, w1, w2, b1, b2)
    mse = np.mean((y - y_pred) ** 2)
    return mse

# 定义粒子群算法的搜索范围
lb = [-1, -1, -1, -1]
ub = [1, 1, 1, 1]

# 运行粒子群算法
xopt, fopt = pso(loss_function, lb=lb, ub=ub, args=(X, y))

# 用最优参数组合构建神经网络模型
w1 = np.array([xopt[0], xopt[1]]).reshape(2, 1)
w2 = np.array([xopt[2], xopt[3]]).reshape(1, 2)
b1 = 0
b2 = 0
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(1,), activation='tanh', solver='lbfgs', random_state=1)
model.coefs_ = [w1, w2]
model.intercepts_ = [b1, b2]

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)
print('预测结果：', y_pred)

这个版本的代码中，我们使用`lb`和`ub`参数分别代表搜索范围的上下限。