python 查询列表中所有的1和索引

, 512)
resnet.eval()

# 对交通标志进行分类的卷积神经网络模型
class TrafficSignClassifier可以使用Python内置函数`enumerate()`结合列表推导式来查询列表中所有的1及其索引。以下是(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(TrafficSignClassifier, self).__init__()

self.conv1 =一个示例代码：

my_list = [0, 1, 0, 1, 1, 0, torch.nn.Conv2d(2048, 64, 3, padding=1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d 1]

# 使用列表推导式和enumerate()函数查询所有的1及其索引
result = [(index, value)(64, 32, 3, padding=1)
        self.fc = torch.nn.Linear(32 * 7 * 7, for index, value in enumerate(my_list) if value == 1]

# 输出结果
print(result)

在上述代码中 7)

def forward(self, x):
x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = torch.nn.functional.max，首先定义了一个列表`my_list`，其中包含了一些0和1。然后使用列表推导式_pool2d(x, 2)
x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x))
x = torch.nn.functional.max_pool2和`enumerate()`函数查询所有的1及其索引，最后将结果存储在`result`变量中。列表d(x, 2)
x = x.view(x.size()[0], -1)
x = self.fc(x)
return x推导式中的`if`语句用于筛选只有值为1的元素。最后使用`print()`

# 加载交通标志分类卷积神经网络模型
classifier = TrafficSignClassifier()
classifier.load_state_dict(torch函数输出结果。

输出结果为：`[(1, 1), (3, 1), (4, 1), (6.load('classifier.pth'))

# 对一张图片进行交通标志检测和分类
def detect_traffic_sign(image_path):
, 1)]`，其中每个元素是一个元组，第一个元素是1的索引，第二个元素是1的值。