results = tune.run(DDPGTrainer, metric="episode_reward_mean", mode="max", search_alg=algo, scheduler=scheduler, num_samples=1, checkpoint_freq=1, keep_checkpoints_num=10, config=config, stop=stop, )

时间: 2023-05-24 16:00:54 浏览: 102
RAR

pid-para-tune.rar_matlab PID_pid_pid tune_tune pid_神经网络PID

ChitGPT：这是一个使用了 Ray Tune 库的 Python 代码段，用于训练 DDPGTrainer 模型，并在训练过程中执行一些超参数搜索和调优。该代码会迭代地更新模型，并在每个更新周期结束时保存检查点。
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results = tune.run(HierarchicalTrainer, metric="episode_reward_mean", mode="max", search_alg=algo, scheduler=scheduler, num_samples=1, checkpoint_freq=1, keep_checkpoints_num=10, config=config, # stop=stop )

这段代码用于运行HierarchicalTrainer模型，并使用给定的搜索算法、调度器和配置，对metric="episode_reward_mean"（剧集平均回报）进行调参，模式为模型最大化metric。该模型将运行1个样本，每个checkpoint_freq个...

def train(config, model, train_iter, vali_iter, test_iter, K_on, fine_tune): start_time = time.time() if fine_tune: # 只优化最后的分类层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) best_pred = 0 # 记录验证集最优的结果 total_batch = 0 # 记录进行到多少batch last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 for epoch in range(config.num_epochs): for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): # 在不同的epoch中，batch的取法是不同的 t = time.time() model.train() # 训练 LOSS = margin_loss if ('multi' in config.classify_type) and ('level3' in config.classify_type) else nll_loss outputs = model(trains) optimizer.zero_grad() train_loss = LOSS(outputs, labels) train_loss.backward() optimizer.step()

函数接受配置文件 config、模型对象 model、训练数据迭代器 train_iter、验证数据迭代器 vali_iter、测试数据迭代器 test_iter、K_on和fine_tune作为输入。 首先，根据是否进行fine-tune操作，选择...

if __name__ == '__main__': path_pre = os.path.dirname(os.path.dirname(os.getcwd())) path_ = os.path.dirname(os.getcwd()) path = os.path.dirname(__file__) useTypes = ['txt','txt+formula'] dataname_list = ['data_knowledge_30%F_3','data_knowledge_50%F_7','data_knowledge_70%F_1','data_knowledge_F_9'] model_name_list = ['TextCNN'] #['TextRNN_Att','TextRNN','TextRCNN','TextCNN','FastText','DPCNN','Seq2seq','Transformer'] #['TextRNN_Att'] # classify_type_list =['level2_single'] use_KFold = False # 是否使用交叉验证 fine_tune = False # 三级标签中设计 begin_begin_time = time.time()

接下来定义了一些变量，包括 useTypes、dataname_list、model_name_list、classify_type_list、use_KFold、fine_tune 和 begin_begin_time。这些变量可能是用于配置脚本行为的参数或数据。 最后，...

if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)

根据代码中的条件args.fine_tune，如果为True，则执行以下操作： 1. 修改模型的全连接层（fc）： - model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2)：将模型的全连接层修改为输出维度为...
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def finetune(model, dataloaders, optimizer): since = time.time() best_acc = 0 criterion = nn.CrossEntropyLoss() stop = 0 for epoch in range(1, args.n_epoch + 1): stop += 1 # You can uncomment this line for scheduling learning rate # lr_schedule(optimizer, epoch) for phase in ['src', 'val', 'tar']: if phase == 'src': model.train() else: model.eval() total_loss, correct = 0, 0 for inputs, labels in dataloaders[phase]: inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE) optimizer.zero_grad() with torch.set_grad_enabled(phase == 'src'): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) preds = torch.max(outputs, 1)[1] if phase == 'src': loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * inputs.size(0) correct += torch.sum(preds == labels.data) epoch_loss = total_loss / len(dataloaders[phase].dataset) epoch_acc = correct.double() / len(dataloaders[phase].dataset) print('Epoch: [{:02d}/{:02d}]---{}, loss: {:.6f}, acc: {:.4f}'.format(epoch, args.n_epoch, phase, epoch_loss, epoch_acc)) if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc: stop = 0 best_acc = epoch_acc torch.save(model.state_dict(), 'model.pkl') if stop >= args.early_stop: break print() model.load_state_dict(torch.load('model.pkl')) acc_test = test(model, dataloaders['tar']) time_pass = time.time() - since print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_pass // 60, time_pass % 60)) return model, acc_test

定义了一个名为finet在这段代码中，定义了一个名为finetune在这段代码中，定义了一个名为finetune的在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，在这段代码中，定义了...

(x, y), (x_val, y_val) = datasets.mnist.load_data() x = tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32) / 255.

x_val and y_val contain the validation data, which is a subset of the training data used to evaluate and tune the model during training. The second line of code converts the x tensor into a ...

K_on = use_KFold X_train, X_valid, X_test = train_data, dev_data, test_data train_iter = build_iterator(X_train, config) # train dev_iter = build_iterator(X_valid, config) # dev test_iter = build_iterator(X_test, config) # test time_dif = get_time_dif(start_time) print("加载数据时间:", time_dif) print('训练模型...') config.n_vocab = len(vocab) model = x.Model(config).to(config.device) # 对全连接层进行 fine_tune

这段代码是用来准备数据和训练模型的。首先，将use_KFold的值赋给K_on变量。然后，将训练数据、验证数据和测试...最后，可以对全连接层进行fine-tune操作。 整个代码段的目的是加载数据、准备模型，并开始训练。

home_dir = os.getcwd() parser.add_argument('--experiment_description', default='Exp4', type=str, help='Experiment Description') parser.add_argument('--run_description', default='run4', type=str, help='Experiment Description') parser.add_argument('--seed', default=3, type=int, help='seed value') parser.add_argument('--training_mode', default=' fine_tune', type=str, help='Modes of choice: random_init, supervised, self_supervised, fine_tune, train_linear') parser.add_argument('--selected_dataset', default='Epilepsy', type=str, help='Dataset of choice: sleepEDF, HAR, Epilepsy, pFD') parser.add_argument('--logs_save_dir', default='experiments_logs', type=str, help='saving directory')解释这段代码

parser.add_argument() 函数则是用来添加命令行选项和参数的，它们分别为实验描述 (--experiment_description)、运行描述 (--run_description)、种子值 (--seed)、训练模式 (--training_mode)、数据集 (--selected_...

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--model_name', type=str, default=model_name, help='[TextCNN、TextRCNN、TextRNN、TextRNN_Att、DPCNN、FastText]') parser.add_argument('--dataset', type=str, default=dataset, help='Dataset') parser.add_argument('--classes_level2', type=int, default=29, help='label level2 classes') # 03分类数(二级) 运行中赋值 parser.add_argument('--classes_level3', type=int, default=0, help='label level3 classes') # 03分类数(三级) 运行中赋值 parser.add_argument('--classify_type', type=str, default=classify_type, help='[level2_multi, level3_single, level2_multi, level3_multi]') # 分类类别 parser.add_argument('--fine_tune', action='store_false', default=fine_tune, help='level3_single fine_tune')

- --fine_tune 是一个布尔类型的参数，用于指定是否进行微调，默认值是 fine_tune 变量的值。 这些参数可以在命令行中使用相应的选项来进行设置。例如，可以使用 --model_name TextCNN 来指定模型名称为 ...

group.add('--fine_tune', '--fine_tune', action='store_true', help='fine-tune pretrained model.') 这句话什么意思

其中 --fine_tune 是一个命令行参数的名称，action='store_true' 表示如果指定了该参数，则将其值设置为 True。help='fine-tune pretrained model.' 是用于在命令行中显示帮助信息的描述文本，它告诉用户该...

# Single Color Code Tracking Example # # This example shows off single color code tracking using the CanMV Cam. # # A color code is a blob composed of two or more colors. The example below will # only track colored objects which have both the colors below in them. import sensor, image, time, math # Color Tracking Thresholds (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) # The below thresholds track in general red/green things. You may wish to tune them... thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds -> index is 0 so code == (1 << 0) (30, 100, -64, -8, -32, 32)] # generic_green_thresholds -> index is 1 so code == (1 << 1) # Codes are or'ed together when "merge=True" for "find_blobs". sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking clock = time.clock() # Only blobs that with more pixels than "pixel_threshold" and more area than "area_threshold" are # returned by "find_blobs" below. Change "pixels_threshold" and "area_threshold" if you change the # camera resolution. "merge=True" must be set to merge overlapping color blobs for color codes. while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True): if blob.code() == 3: # r/g code == (1 << 1) | (1 << 0) # These values depend on the blob not being circular - otherwise they will be shaky. # if blob.elongation() > 0.5: # img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255,0,0)) # img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0,255,0)) # img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0,0,255)) # These values are stable all the time. img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # Note - the blob rotation is unique to 0-180 only. img.draw_keypoints([(blob.cx(), blob.cy(), int(math.degrees(blob.rotation())))], size=20) print(clock.fps())

这段代码是一个单色码跟踪的示例，使用了CanMV Cam进行跟踪。它会跟踪具有下列颜色的物体： 1. 红色：亮度范围在30到100之间，A通道范围在15到127之间，B通道范围在15到127之间。 2. 绿色：亮度范围在30到100之间，...

resnet50_fine_tune = keras.models.Sequential()解释代码

这行代码是使用Keras深度学习框架创建一...resnet50_fine_tune.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding="same", activation="relu", input_shape=(224, 224, 3))) 这样，我们就可以逐层构建深度学习模型。

Traceback (most recent call last): File "e:\mmpretrain-main\mmpretrain\.mim\tools\train.py", line 159, in <module> main() File "e:\mmpretrain-main\mmpretrain\.mim\tools\train.py", line 146, in main cfg = Config.fromfile(args.config) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mmengine\config\config.py", line 178, in fromfile cfg_dict, cfg_text, env_variables = Config._file2dict( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mmengine\config\config.py", line 522, in _file2dict eval(codeobj, global_locals_var, global_locals_var) File "", line 37, in <module> ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 1; 2 is required Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\runpy.py", line 194, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\Scripts\mim.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1130, in __call__ return self.main(*args, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1055, in main rv = self.invoke(ctx) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1657, in invoke return _process_result(sub_ctx.command.invoke(sub_ctx)) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 1404, in invoke return ctx.invoke(self.callback, **ctx.params) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\click\core.py", line 760, in invoke return __callback(*args, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mim\commands\train.py", line 100, in cli is_success, msg = train( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\site-packages\mim\commands\train.py", line 261, in train ret = subprocess.check_call( File "E:\Anaconda\envs\mmpose\lib\subprocess.py", line 364, in check_call raise CalledProcessError(retcode, cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['E:\\Anaconda\\envs\\mmpose\\python.exe', 'e:\\mmpretrain-main\\mmpretrain\\.mim\\tools\\train.py', 'data/resnet18_finetune.py', '--launcher', 'none', '--work- dir=./exp']' returned non-zero exit status 1.

根据错误日志显示，出现了一个 ValueError，提示说字典更新序列的元素 #0 的长度为 1，需要为 2。这通常是由于配置文件格式错误导致的。可能是在配置文件中有一个字典的键值对出现了问题，例如只提供了键但没有...
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。