predictions = [] ^ IndentationError: expected an indented block

时间: 2023-11-01 09:56:31 浏览: 159
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infosec-predictions-2019:信息安全对安全性的预测

引用:TypeError: expected Tensor as element 0 in argument 0, but got numpy.ndarray 问题描述。 引用:运行该示例会在每次迭代时打印预测值和期望值。我们还可以计算预测的最终均方误差分数（MSE），为其他ARIMA配置提供比较点。predicted=349.117688, expected=342.300000 predicted=306.512968, expected=339.700000 predicted=387.376422, expected=440.400000 predicted=348.154111, expected=315.900000 predicted=386.308808, expected=439.300000 predicted=356.081996, expected=401.300000 predicted=446.379501, expected=437.400000 predicted=394.737286, expected=575.500000 predicted=434.915566, expected=407.600000 predicted=507.923407, expected=682.000000 predicted=435.483082, expected=475.300000 predicted=652.743772, expected=581.300000 predicted=546.343485, expected=646.900000 Test MSE: 6958.325。 引用:我们可以看到Shampoo Sales数据集有一个明显的趋势。这表明时间序列不是静止的并且需要差分以使其静止，至少差异为1。让我们快速浏览一下时间序列的自相关图。这也是Pandas内置的。下面的示例绘制了时间序列中大量滞后的自相关。 根据你的描述，出现了一个IndentationError错误，该错误通常是由于缩进错误导致的。在Python中，缩进是非常重要的，因为它表示代码块的开始和结束。在你的代码中，错误的缩进可能导致了该错误的出现。请确保你的代码块有正确的缩进，例如： predictions = [] for i in range(10): predictions.append(i) 请注意，在Python中使用缩进时，通常使用4个空格或者一个制表符来表示每一级缩进。
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解释这段代码： if train: np.random.shuffle(data) self.X_train = data[:, :-10, :] self.y_train = data[:, -10:, 0] # telemetry value is at position 0 else: self.X_test = data[:, :-self.config.n_predictions, :] self.y_test = data[:, -self.config.n_predictions:, 0] # telemetry value is at position 0

如果 train 参数为 False，则将 data 按照切片的方式分成两部分，即 data[:, :-self.config.n_predictions, :] 和 data[:, -self.config.n_predictions:, 0]。前者表示输入数据的前 n - self.config.n_...

import re num = 0 for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions): if label == 0 and predicted_label == 0: print('邮件类型:', label_name_map[int(label)]) print('预测的邮件类型:', label_name_map[int(predicted_label)]) print('文本:-') print(re.sub('\n', ' ', document)) num += 1 if num == 40: break num = 0 for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions): if label == 1 and predicted_label == 0: print('邮件类型:', label_name_map[int(label)]) print('预测的邮件类型:', label_name_map[int(predicted_label)]) print('文本:-') print(re.sub('\n', ' ', document)) num += 1 if num == 40: break

# 遍历测试语料库(test_corpus)，测试标签(test_labels)和SVM预测结果(svm_tfidf_predictions) for document, label, predicted_label in zip(test_corpus, test_labels, svm_tfidf_predictions): # 如果标签和预测...

predictions = [] for i in range(len(val_dataset.columns)): if i == 0: predictions.append(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)) if i < 31 and i > 0: predictions.append(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + \ np.mean(predictions[:i], axis=0))) if i > 31: predictions.append(np.mean([predictions[:i]], axis=1)) predictions = np.transpose(np.array([row.tolist() for row in predictions])) 作用分析

这段代码的作用是生成一组预测值（predictions）。 首先，通过循环遍历数据集的每一列，其中第一列（i==0）的预测值是训练集（train_dataset）中最后30列数据的平均值（np.mean(train_dataset[train_dataset....

for i in predictions: if i ==1: 将下列的代码转换成用python写的 good[j] = abstract[i,:,:] j = j+1 else bad[k] = abstract[i,:,:] k = k+1

下面是代码的 Python 版本： j = 0 k = 0 for i in predictions: if i == 1: good[j] = abstract[i, :, :] j += 1 else: bad[k] = abstract[i, :, :] k += 1

def train(images, labels, epoch, training_mode): with tf.GradientTape() as tape: if training_mode == 'full': predictions = bc_model(images) elif training_mode == 'latent': z, _, _ = cmvae_model.encode(images) predictions = bc_model(z) elif training_mode == 'reg': z = reg_model(images) predictions = bc_model(z) recon_loss = tf.reduce_mean(compute_loss(labels, predictions)) gradients = tape.gradient(recon_loss, bc_model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, bc_model.trainable_variables)) train_loss_rec_v(recon_loss)

在训练过程中，首先根据训练模式（training_mode）选择不同的模型进行预测（predictions = bc_model(images)），然后计算预测结果与标签数据的损失（recon_loss = tf.reduce_mean(compute_loss(labels, ...

def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None) -> str: """_call """ # construct query query = self._construct_query(prompt=prompt) # post resp = self._post(url=self.url, query=query) if resp.status_code == 200: resp_json = resp.json() predictions = resp_json["response"] return predictions else: return "请求模型"

这是一个 Python 函数，它接受两个参数：prompt 和 stop，并返回一个字符串。该函数的作用是向 ChitGPT 发送一个请求，以获取对话的预测结果。其中，prompt 是要发送给 ChitGPT 的提示语，stop 是一个可选...

File "/tmp/ipykernel_215/1537348064.py", line 24 for prediction in predictions: ^ SyntaxError: invalid character in identifier错哪了

请检查你代码中标识符 predictions 周围是否包含了无效的字符，比如特殊字符、空格或者中文字符等。如果有，请将其修改为有效的标识符。 另外，也请确保你的代码缩进正确，for 循环语句需要正确缩进。 如果你...

将这部分代码改为分步循环执行:for obj in tf.classify(net, img, roiL,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) for i in range(len(predictions_list)): print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1])) num1=ord(predictions_list[i][0])-48 if predictions_list[i][1]>0.7 and num1==num: uart.write('1') print('11') B0=1 C1=1 C0=0 roiR=(89,77,40,40) for obj in tf.classify(net, img, roiR,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output())) for p in range(len(predictions_list2)): print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1])) num2=ord(predictions_list2[p][0])-48 if predictions_list2[p][1]>0.7 and num2 == num: uart.write('2') print("22") B0=1 C1=1 C0=0

print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1])) num1 = ord(predictions_list[i][0]) - 48 if predictions_list[i][1] > 0.7 and num1 == num: uart.write('1') print('11') B0 = 1 ...

self.y_train = data[:, -self.config.n_predictions:, 0]是什么意思

这段代码是从一个数据集中取出最后n个时间步的标签值，并存储在self.y...其中，data是数据集，[:, -self.config.n_predictions:, 0]表示取所有行，从倒数第n个时间步开始到最后一个时间步，第0维度的数值（即标签值）。

if self.merging == 'attention': queries = [F.interpolate(q(feat), size=(H, W), mode='bilinear', align_corners=True) for q, feat in zip(self.queries, multilevel_features)] queries = torch.cat(queries, dim=1) queries = queries.reshape(B, -1, self.output_channels, H, W) attn = F.softmax(queries, dim=1) predictions = predictions.reshape(B, -1, self.output_channels, H, W) combined_prediction = torch.sum(attn * predictions, dim=1) elif self.merging == 'learned': combined_prediction = self.merge_predictions(predictions) else: combined_prediction = predictions_list[-1]是什么意思

如果self.merging等于'learned'，则调用self.merge_predictions函数将predictions进行学习融合。 如果self.merging既不等于'attention'也不等于'learned'，则直接将predictions_list中最后一个预测结果作为combined...

def LocKeyJSON(self, logfldr): log.debug("Loc Keyps_Feature") keyps_feature = [] keyps_data = {} i = 0 for data in self.loc_dataloader: loc_x, loc_y = data _, _, predictions = self.model(loc_x.cuda().float()) predictions = np.array(predictions.cpu().detach().numpy()) predictions = predictions.flatten() predictions = predictions.tolist() keyps_data[i] = predictions i += 1 json.dumps(keyps_data) with open(logfldr + '/keyps_feature.json', 'a') as t: json.dump(keyps_data, t)

这段代码是用来生成一个叫做 "keyps_feature.json" 的文件，其中包含一个字典，这个字典的键为 0 到 n-1，值为一个列表，其中包含了模型对于某些输入数据的预测结果。具体来说，这个模型会读入一个叫做 "self.loc_...

predictions = model.predict(test_data) # 预测结果为什么出现Input 0 of layer "model" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 256, 256, 1), found shape=(None, 512, 512)怎么将数据调整为256*256

predictions = model.predict(resized_test_data) 这样就可以将测试数据调整为256x256大小，然后进行预测。请注意，如果你的测试数据是彩色图像，需要在resize()函数中指定插值方法，例如： python resized...

我在image中存储了一张（100，100，3）的图片，将它输入到predictions = model.predict(image) ValueError: Input 0 of layer "sequential_5" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 100, 100, 3), found shape=(None, 100, 3)

根据你提供的错误信息，模型期望输入的形状为 (None, 100, 100, 3)，但是你的输入图片形状为 (None, 100, 3)，缺少了最后一维的通道数...然后，再次运行 predictions = model.predict(image) 进行目标识别推理。

def prepare_for_coco_detection(self, predictions): coco_results = [] for original_id, prediction in predictions.items(): if len(prediction) == 0: continue boxes = prediction["boxes"] boxes = convert_to_xywh(boxes).tolist() scores = prediction["scores"].tolist() labels = prediction["labels"].tolist() coco_results.extend( [ { "image_id": original_id, "category_id": labels[k], "bbox": box, "score": scores[k], } for k, box in enumerate(boxes) ] ) return coco_results

这段代码是一个prepare_for_coco_detection方法，它接受一个预测结果predictions作为输入，并将其转换为COCO API可接受的检测结果格式。 具体步骤如下： 1. 创建一个空列表coco_results，用于存储转换后的...

def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度：") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：关！" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：开！" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict

这是一个使用VGG模型进行图片分类的函数。它首先加载了预训练的VGG模型，然后遍历指定文件夹中的所有图片，读入图片并将其转换为numpy数组。然后，它使用模型对每个图像进行预测，并将结果存储在一个字典中，其中键...

def knn_predict(train_set, test_instance, k): distances = [] for train_instance in train_set: dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance) distances.append((train_instance, dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]] predictions = [neighbor[-1] for neighbor in neighbors] predicted_class = max(set(predictions), key=predictions.count) return predicted_class # 从CSV文件中读取数据 def load_data(filename): dataset = [] with open(filename, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) next(csv_reader) # 跳过标题行 for row in csv_reader: dataset.append([float(value) for value in row]) return dataset解释这段代码

5. 从k个最近邻中提取出每个实例的类别，并统计它们出现的次数，以得到一个类别计数器predictions。 6. 最后，预测test_instance的类别为predictions中出现次数最多的类别，并返回该类别。 此外，代码中还定义了一...

predictions = [knn_classify(X_train, y_train, testInstance, 3) for testInstance in X_test] correct = np.count_nonzero((predictions==y_test)==True) print ("Accuracy is: %.3f" %(correct/len(X_test)))

这段代码是一个KNN分类器的实现，使用了训练集X_train和标签y_train来训练模型，然后用测试集X_test来测试模型的准确率。具体来说，对于每个测试实例testInstance，都会在训练集X_train中找出最近的k个邻居，然后...

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