reset_windows_11_update.zip
时间: 2023-09-15 16:02:11 浏览: 77
reset_windows_11_update.zip是一个压缩文件,用于重置Windows 11操作系统的更新。Windows操作系统经常会发布更新补丁来修复bug、改进功能和提高安全性。
当我们的系统遇到问题或者出现不稳定的情况时,重置更新是一个解决的方法。这个压缩文件包含了一系列的重置补丁和操作指南,可以帮助我们还原到之前的更新状态,从而解决一些意外问题。
使用reset_windows_11_update.zip的步骤如下:
1. 确保你的系统处于关闭状态。
2. 下载reset_windows_11_update.zip压缩文件,解压缩到一个可访问的位置,如桌面。
3. 打开解压后的文件夹,你将会看到一个包含了重置补丁和说明文件。
4. 选择适合你的系统的重置补丁文件,双击打开。
5. 你会看到一个确认界面,按照提示操作进行确认。
6. 重启你的电脑,系统将开始执行重置操作。
7. 系统在重置过程中可能会花费一些时间,请耐心等待。
8. 重置完成后,系统将会自动重新启动并应用更新。
需要注意的是,使用reset_windows_11_update.zip进行重置更新是一个较为深度的操作,可能会导致一些数据丢失。因此,在执行此操作之前,强烈建议备份重要的文件和数据。
总之,reset_windows_11_update.zip是一种方便快捷的方法来修复Windows 11更新问题。但是,我们应该谨慎操作,确保有备份,并在互联网上找到可靠的资源和指南来辅助执行此操作,以避免不必要的风险。
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def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)
下面是将上述代码转换为PyTorch代码的示例:
```python
def train_step(real_ecg, dim):
noise = torch.randn(dim)
for i in range(disc_steps):
generated_ecg = generator(noise, training=True)
real_output = discriminator(real_ecg, training=True)
fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True)
disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)
discriminator.zero_grad()
disc_loss.backward()
discriminator_optimizer.step()
### for tensorboard ###
disc_losses.update(disc_loss)
fake_disc_accuracy.update(torch.zeros_like(fake_output), fake_output)
real_disc_accuracy.update(torch.ones_like(real_output), real_output)
#######################
for i in range(gen_steps):
generated_ecg = generator(noise, training=True)
fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True)
gen_loss = generator_loss(fake_output)
generator.zero_grad()
gen_loss.backward()
generator_optimizer.step()
### for tensorboard ###
gen_losses.update(gen_loss)
#######################
def train(dataset, epochs, dim):
for epoch in tqdm(range(epochs)):
for batch in dataset:
train_step(batch, dim)
disc_losses_list.append(disc_losses.avg)
gen_losses_list.append(gen_losses.avg)
fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.avg)
real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.avg)
### for tensorboard ###
# with disc_summary_writer.as_default():
# tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch)
# tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch)
# tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch)
# with gen_summary_writer.as_default():
# tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch)
#######################
disc_losses.reset()
gen_losses.reset()
fake_disc_accuracy.reset()
real_disc_accuracy.reset()
#######################
# Save the model every 5 epochs
# if (epoch + 1) % 5 == 0:
# generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)
# checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix)
# Generate after the final epoch
# display.clear_output(wait=True)
# generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)
```
注意:上述代码仅作为示例,可能需要根据实际情况进行调整和修改。
final_valid_predictions = pd.DataFrame.from_dict(final_valid_predictions, orient="index").reset_index() final_valid_predictions.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] final_valid_predictions.to_csv(r"oof.csv", index=False) test_dict = {} test_dict.update(dict(zip(test.Id.values.tolist(), test_preds))) submission = pd.DataFrame.from_dict(test_dict, orient="index").reset_index() submission.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] submission.to_csv(r"submission.csv", index=False) submission
这段代码将验证集和测试集的预测结果保存到csv文件中。首先,将final_valid_predictions转换为DataFrame格式,并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1',然后将其保存为名为'oof.csv'的文件。接着,将test_dict转换为DataFrame格式,并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1',最后将其保存为名为'submission.csv'的文件。submission是保存了测试集预测结果的DataFrame。你可以将submission输出来查看结果。