weights.stream().mapToLong(Long::longValue).sum()

你的问题是如何将一个包含 Long 类型元素的 List 的所有元素求和。你可以使用 Stream API 中的 mapToLong() 方法将 List 中的元素映射为 long 类型，并使用 sum() 方法对它们求和。下面是示例代码：

List<Long> weights = Arrays.asList(1L, 2L, 3L, 4L, 5L);
long sum = weights.stream().mapToLong(Long::longValue).sum();
System.out.println("Sum of weights: " + sum);

输出将是：

Sum of weights: 15

请注意，这只是一个示例，你可以根据自己的需求修改 List 的内容和变量名。

相关问题

attn_weights_no_cls = attn_weights.sum(0)[:, 1:, 1:]

这行代码的作用是将多头注意力机制计算得到的注意力权重矩阵中除去第一行和第一列（也就是CLS token对应的位置）之外的所有元素相加，得到每个query token与其它所有token之间的注意力权重之和。其中，attn_weights是多头注意力机制计算得到的注意力权重矩阵，sum(0)表示在第0维（也就是多头数）上求和，[:, 1:, 1:]表示选取第1到最后一行和第1到最后一列的所有元素。

cifar10_local_weights.h5 调用

这是一个 TensorFlow 模型的本地权重文件，它包含了 CIFAR-10 数据集的训练结果。要调用它，您需要首先加载它，然后将它应用于您的模型中。

以下是一个加载 cifar10_local_weights.h5 文件的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载本地权重文件
local_weights_file = "cifar10_local_weights.h5"
model = tf.keras.models.load_model(local_weights_file)

# 在应用权重之前，需要编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

然后，您可以使用该模型来对 CIFAR-10 数据集进行分类：

import numpy as np
from tensorflow import keras

# 加载 CIFAR-10 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()

# 对数据进行预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 对标签进行独热编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 对测试集进行预测
predictions = model.predict(x_test)

# 输出分类准确率
accuracy = np.mean(np.argmax(predictions, axis=1) == np.argmax(y_test, axis=1))
print("Accuracy on test set: {}".format(accuracy))

请注意，这里的模型使用了 `sparse_categorical_crossentropy` 损失函数，因为原始的 CIFAR-10 数据集标签是整数，而不是独热编码。如果您的数据集使用了独热编码标签，则应该使用 `categorical_crossentropy` 损失函数。