def __init__(self, **kwargs): for name in kwargs: setattr(self, name, kwargs[name])

时间: 2024-05-06 12:18:49 浏览: 20
这是一个Python类的构造函数,它使用**kwargs作为输入参数,表示接受任意数量的关键字参数。在函数体内,使用setattr()函数将每个关键字参数赋值给类的属性。这就允许用户在创建类的实例时指定一些属性,并将它们存储到对象中,以便在对象的其他方法中使用。例如,如果你创建了一个类Person,你可以在实例化时传入属性name和age,然后在对象的其他方法中使用这些属性。示例代码如下: ``` class Person: def __init__(self, **kwargs): for name in kwargs: setattr(self, name, kwargs[name]) person1 = Person(name="Alice", age=25) print(person1.name) # 输出 "Alice" print(person1.age) # 输出 25 ```
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def __init__(self, **kwargs): self.__dict__.update(self._defaults) for name, value in kwargs.items(): setattr(self, name, value) self.class_names, self.num_classes = get_classes(self.classes_path) self.generate() show_config(**self._defaults)

这段代码是Classification类的构造函数,使用__init__方法进行定义。该方法接受任意数量的关键字参数,并将它们保存到self.__dict__变量中。具体实现过程如下: 1. `self.__dict__.update(self._defaults)`:将默认参数_defaults更新到实例的字典__dict__中。 2. `for name, value in kwargs.items():`:遍历关键字参数kwargs中的所有项。 3. `setattr(self, name, value)`:将关键字参数的名称作为属性名,将其值保存为对应属性的值,并将其保存到实例的属性中。 4. `self.class_names, self.num_classes = get_classes(self.classes_path)`:调用get_classes函数,从类别文件中读取类别名称和类别总数,并将它们保存到实例的属性中。 5. `self.generate()`:调用generate方法,生成分类模型。 6. `show_config(**self._defaults)`:打印模型的配置信息。

class TrainerConfig: max_epochs = 10 batch_size = 64 learning_rate = 4e-4 betas = (0.9, 0.99) eps = 1e-8 grad_norm_clip = 1.0 weight_decay = 0.01 lr_decay = False # linear warmup followed by cosine decay warmup_tokens = 375e6 # these two numbers come from the GPT-3 paper final_tokens = 260e9 # at which point do we reach lr_final epoch_save_frequency = 0 epoch_save_path = 'trained-' num_workers = 0 # for DataLoader def __init__(self, **kwargs): for k,v in kwargs.items(): setattr(self, k, v)

这段代码定义了一个名为`TrainerConfig`的类,用于保存训练配置参数。它包含了一些默认的训练配置参数,并提供了一个构造方法`__init__`,可以通过关键字参数来设置这些参数的值。 默认参数包括: - `max_epochs`:最大训练轮数,默认为10。 - `batch_size`:每个批次的样本数量,默认为64。 - `learning_rate`:学习率,默认为4e-4。 - `betas`:Adam优化器的beta系数,默认为(0.9, 0.99)。 - `eps`:Adam优化器的epsilon值,默认为1e-8。 - `grad_norm_clip`:梯度裁剪的最大范数,默认为1.0。 - `weight_decay`:权重衰减的系数,默认为0.01。 - `lr_decay`:学习率是否进行衰减,默认为False。衰减方式为线性预热加余弦衰减。 - `warmup_tokens`:线性预热的训练步数,默认为375e6。 - `final_tokens`:余弦衰减开始的训练步数,默认为260e9。 - `epoch_save_frequency`:保存模型的频率(以训练轮数计算),默认为0,表示不保存模型。 - `epoch_save_path`:保存模型的路径前缀,默认为"trained-"。 - `num_workers`:用于`DataLoader`的工作线程数量,默认为0。 构造方法`__init__`接受任意数量的关键字参数,并将每个参数的值设置为对应参数名的属性值。这样就可以通过实例化`TrainerConfig`类并传递参数来自定义训练配置。 例如: ```python config = TrainerConfig(max_epochs=20, batch_size=32, learning_rate=2e-4) ``` 这样就创建了一个`TrainerConfig`对象,并设置了`max_epochs`为20,`batch_size`为32,`learning_rate`为2e-4。

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[ERROR][2023-06-08 13:17:01,837][log.py:230]Internal Server Error: /admin/material_scrap/materialscraphead/69/change/ Traceback (most recent call last): File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\core\handlers\exception.py", line 47, in inner response = get_response(request) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\core\handlers\base.py", line 181, in _get_response response = wrapped_callback(request, *callback_args, **callback_kwargs) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\contrib\admin\options.py", line 616, in wrapper return self.admin_site.admin_view(view)(*args, **kwargs) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\utils\decorators.py", line 130, in _wrapped_view response = view_func(request, *args, **kwargs) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\views\decorators\cache.py", line 44, in _wrapped_view_func response = view_func(request, *args, **kwargs) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\contrib\admin\sites.py", line 232, in inner return view(request, *args, **kwargs) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\contrib\admin\options.py", line 1660, in change_view return self.changeform_view(request, object_id, form_url, extra_context) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\utils\decorators.py", line 43, in _wrapper return bound_method(*args, **kwargs) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\utils\decorators.py", line 130, in _wrapped_view response = view_func(request, *args, **kwargs) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\contrib\admin\options.py", line 1540, in changeform_view return self._changeform_view(request, object_id, form_url, extra_context) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\contrib\admin\options.py", line 1586, in _changeform_view self.save_model(request, new_object, form, not add) File "C:\work\django_app\dj_erp\apps\material_scrap\admin.py", line 138, in save_model reason = request.POST['materialscrapdetail_set-0-reason'] File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\db\models\base.py", line 485, in __init__ _setattr(self, field.name, rel_obj) File "C:\Users\suzisxue\Anaconda3\envs\django_dev\lib\site-packages\django\db\models\fields\related_descriptors.py", line 220, in __set__ self.field.remote_field.model._meta.object_name, ValueError: Cannot assign "<class 'material_scrap.models.MaterialScrapHead'>": "MaterialScrapDetail.serialNum" must be a "MaterialScrapHead" instance.

class MonitoringProcess: def __init__(self): self.conn1, self.conn2 = Pipe() self.monitor = True self.process_start(self.detection_status) def set_monitor(self): self.com_dict.monitor = False def process_start(self, func): with Manager() as manager: self.com_dict = manager.Namespace() p = Process(target=func, args=(self.com_dict,)) p.start() def detection_status(self, com_dict): # some code ... com_dict.a = 1 Process Process-2: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 827, in _callmethod conn = self._tls.connection AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 315, in _bootstrap self.run() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "F:\E\python_learn\我的框架\自动化框架2\monitoring.py", line 24, in detection_status com_dict.a = 1 File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 1143, in __setattr__ return callmethod('__setattr__', (key, value)) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 831, in _callmethod self._connect() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 818, in _connect conn = self._Client(self._token.address, authkey=self._authkey) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 500, in Client c = PipeClient(address) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 702, in PipeClient _winapi.WaitNamedPipe(address, 1000) FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Input In [27], in <cell line: 11>() 9 model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) 10 model.add(Dropout(0.2)) ---> 11 model.add(LSTM(units=32)) 12 model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) 14 # 编译模型 File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/trackable/base.py:204, in no_automatic_dependency_tracking.<locals>._method_wrapper(self, *args, **kwargs) 202 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 203 try: --> 204 result = method(self, *args, **kwargs) 205 finally: 206 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/engine/input_spec.py:235, in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " 238 f"expected ndim={spec.ndim}, found ndim={ndim}. " 239 f"Full shape received: {tuple(shape)}" 240 ) 241 if spec.max_ndim is not None: 242 ndim = x.shape.rank ValueError: Input 0 of layer "lstm_8" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 32)

def create_LSTM_model(): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Reshape((X_train.shape[1], 1, X_train.shape[2], 1))) # cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model() # summary print(model.summary())修改该代码,解决ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-63-7651a1472c3f> in <module> 37 return model 38 # lstm network ---> 39 model = create_LSTM_model() 40 # summary 41 print(model.summary()) <ipython-input-63-7651a1472c3f> in create_LSTM_model() 18 19 # 添加lstm层 ---> 20 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) 21 model.add(Dropout(0.5)) 22 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " ValueError: Input 0 of layer "lstm_18" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=5. Full shape received: (None, 10, 1, 1, 64)问题

Create a model def create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Reshape((n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(Flatten()) # cnn1d Layers # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) # summary print(model.summary())修改该代码,解决ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-56-6c1ed99fa3ed> in <module> 53 # lstm network 54 ---> 55 model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) 56 # summary 57 print(model.summary()) <ipython-input-56-6c1ed99fa3ed> in create_LSTM_model(X_train, n_steps, n_length, n_features) 17 model = Sequential() 18 model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) ---> 19 model.add(Reshape((n_steps, 1, n_length, n_features))) 20 21 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\reshaping\reshape.py in _fix_unknown_dimension(self, input_shape, output_shape) 116 output_shape[unknown] = original // known 117 elif original != known: --> 118 raise ValueError(msg) 119 return output_shape 120 ValueError: Exception encountered when calling layer "reshape_5" (type Reshape). total size of new array must be unchanged, input_shape = [10, 1], output_shape = [10, 1, 1, 5] Call arguments received by layer "reshape_5" (type Reshape): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 10, 1), dtype=float32)问题

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"这是一份关于IPQC(在制品质量控制)的工作总结PPT,涵盖了IPQC的角色定义、工作总结、质量月报、质量提升计划、团队发展计划以及未来展望。" IPQC,全称为InProcess Quality Control,在制品质量控制,是制造过程中至关重要的一个环节。IPQC的主要职责在于通过抽检和检验在制品,确保生产出的产品符合预设的质量标准和客户期望。他们的工作包括但不限于: 1. **质量检验与控制**:对在制品进行定期抽样检验,以确认产品质量是否达标。 2. **环境与设备监控**:检查生产现场的环境条件和设备运行状态,确保符合生产要求。 3. **关键控制点检查**:在生产的关键阶段进行严格检查,及时发现问题。 4. **不合格品管理**:对不合格品进行标识、隔离,并追踪问题的解决过程。 5. **制定检验计划**:根据生产计划和产品标准,制定相应的检验程序和标准。 6. **数据收集与分析**:记录检验数据,通过分析找出潜在问题,提出改善建议。 在工作总结部分,IPQC强调了实时监控生产过程,确保每个环节都符合质量标准。他们定期抽检产品,快速反馈问题,并进行异常分析与改进,防止问题重复出现。此外,IPQC还负责对新员工进行培训,提高团队协作和管理,以提升整体工作效率和质量水平。 在IPQC质量月报中,提到了质量目标的达成情况。虽然目标完成率达到了98%,但仍有2%的差距,主要是由于员工操作失误和质量监控不足造成的。为了改进,IPQC计划加强员工培训,提高操作技能,增强质量意识,并增加检查频率,以更严格地控制产品质量。 对于未来的展望,IPQC可能会进一步强化团队建设,优化工作流程,持续提升产品质量,以达到更高的客户满意度。团队发展计划可能包括更系统的员工培训、更高效的沟通机制以及更有激励性的管理策略。 这份PPT详细呈现了IPQC在确保产品质量、处理异常情况、提高团队绩效等方面的工作内容和挑战,同时也展现了IPQC团队对质量提升和团队发展的持续关注和努力。