package com.cyc; import com.cyc.Controller.HelloController; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner; @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class HelloTest { @Autowired private HelloController helloController; @Test public void helloControllerTest(){ System.out.println(helloController.helloSpringboot()); } }

这是一个使用 Spring Boot 进行单元测试的 Java 代码，其中通过 @Autowired 注解注入了一个 HelloController 对象，并调用了它的 helloSpringboot() 方法，将返回值打印到控制台。

相关问题

self.pdem_cyc = np.array(df1['Pdem'])中的['Pdem']有什么用

在这段代码中，`['Pdem']`是用于从DataFrame对象 `df1` 中选择特定列的语法。`['Pdem']` 表示选择名为 `'Pdem'` 的列。

具体来说，`df1['Pdem']` 会返回一个包含 DataFrame `df1` 中名为 `'Pdem'` 的列的 Series 对象。然后，通过使用 `np.array()` 函数将这个 Series 转换为一个 NumPy 数组，并将其赋值给变量 `self.pdem_cyc`。

这样做的目的是将 DataFrame 中名为 `'Pdem'` 的列的数据提取出来，并将其存储在 `self.pdem_cyc` 变量中，以便后续的处理和使用。请注意，`self.pdem_cyc` 变量的类型将是一个 NumPy 数组。

因此，`['Pdem']` 的作用是选择 DataFrame 中特定的列，并将其提取出来以供进一步处理。

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B，所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

这段代码定义了一个 GATrainer 类，用于训练图像转换模型 CycleGAN 中的生成器模型 g_A。在初始化函数中，它使用 PaddlePaddle 框架的 fluid.default_main_program() 函数克隆默认的主程序，并使用 with fluid.program_guard() 语句将克隆的程序设置为默认程序。接下来，它定义了四个生成器模型：self.fake_B、self.fake_A、self.cyc_A 和 self.cyc_B。其中，self.fake_B 和 self.fake_A 分别将输入的图像 input_A 和 input_B 转换为假的图像。self.cyc_A 和 self.cyc_B 则将生成的假图像 self.fake_B 和 self.fake_A 分别还原回原始图像 input_A 和 input_B。然后，它定义了一个 inference 程序，用于测试模型。接着，它计算了循环一致性损失和生成器损失。循环一致性损失是指将生成的假图像还原为原始图像的损失。生成器损失是指通过判别器模型将生成的假图像区分为真实图像或假图像的损失。最后，它定义了一个优化器，使用 Adam 优化算法对生成器模型进行优化，以最小化生成器损失。