if model_num[2] == 1 and 2: game_goods_data.update( model=model_num[0], serialNumber=model_num[1], typeOne=[2], typeTwo=[3] ) create_goods(game_goods_data) elif model_num[2] == 3 and 4 and 54: around_goods_data.update( model=model_num[0], serialNumber=model_num[1], typeOne=[2], typeTwo=[3] ) create_goods(around_goods_data) elif model_num[2] == 13 and 17: time_goods_data.update( model=model_num[0], serialNumber=model_num[1], typeOne=[2], typeTwo=[3] ) create_goods(time_goods_data) elif model_num[2] == 14 and 61: baby_goods_data.update( model=model_num[0], serialNumber=model_num[1], typeOne=[2], typeTwo=[3] ) create_goods(baby_goods_data) else: onepiece_goods_data.update( model=model_num[0], serialNumber=model_num[1], typeOne=[2], typeTwo=[3] ) create_goods(onepiece_goods_data)怎么将重复地方封装

时间: 2024-02-14 10:10:23 浏览: 27
可以将这段代码封装成一个函数,将重复的部分作为参数传递进去,然后在函数内部进行判断和更新数据。具体实现可以参考以下示例代码: ``` def update_goods_data(model_num, goods_data, type_list): if model_num[2] in type_list: goods_data.update( model=model_num[0], serialNumber=model_num[1], typeOne=[2], typeTwo=[3] ) create_goods(goods_data) else: onepiece_goods_data.update( model=model_num[0], serialNumber=model_num[1], typeOne=[2], typeTwo=[3] ) create_goods(onepiece_goods_data) if model_num[2] == 1 and 2: update_goods_data(model_num, game_goods_data, [2]) elif model_num[2] == 3 and 4 and 54: update_goods_data(model_num, around_goods_data, [3, 4, 54]) elif model_num[2] == 13 and 17: update_goods_data(model_num, time_goods_data, [13, 17]) elif model_num[2] == 14 and 61: update_goods_data(model_num, baby_goods_data, [14, 61]) else: update_goods_data(model_num, onepiece_goods_data, []) ``` 这样重复的部分就被封装到了一个函数中,可以大大简化代码,提高复用性。

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这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

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