def __init__(self, num_classes = 21):

时间: 2024-01-10 14:06:48 浏览: 72
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课堂测验题目21

这是一个 Python 类的构造函数，用于创建一个对象实例。它有一个可选参数 num_classes，默认值为 21。这个参数的作用是指定分类任务中可能出现的类别数量。在类的实例化时，如果没有传递 num_classes 参数，则会默认使用 21 作为类别数量。如果传递了 num_classes 参数，则会使用传递的值作为类别数量。
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project2_pytorch实现lstm_

def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size,...

class DepressionDiagnosisModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(DepressionDiagnosisModel, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.features = nn.Sequential( # 定义模型的特征提取部分 ) self.classifier = nn.Sequential( # 定义模型的分类器部分 ) self.old_model = None self.old_classes = 0

- self.num_classes：表示分类任务的类别数。 - self.features：是一个 nn.Sequential 对象，用于定义模型的特征提取部分，可以由多个 nn.Module 组成。 - self.classifier：也是一个 nn.Sequential 对象，用于定义...

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。...

def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):中self什么意思

这样，我们可以使用 self.features 来访问实例的 features 属性，使用 self.num_classes 来访问实例的 num_classes 属性。 另外，注意到 self 是一个约定俗成的名称，你也可以使用其他名称代替它，但是...

def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):

在这个例子中，该构造函数接受三个参数：features，num_classes和init_weights。 - features是一个表示输入特征的参数，它可以是一个整数或一个包含特征的列表/数组。 - num_classes是一个可选参数，默认值为1000，...

def __init__(self, num_classes=1000, init_weights=False): super(AlexNet, self).__init__()

这段代码是AlexNet神经网络模型的初始化函数，其中num_classes表示最终输出的类别数，init_weights表示是否要对模型的权重进行初始化。super(AlexNet, self).__init__()表示调用父类的初始化函数，即nn.Module的初始...

class ResNetRGBD(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000, zero_init_residual=False, groups=1, width_per_group=64, replace_stride_with_dilation=None, norm_layer=None): super(ResNetRGBD, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d self._norm_layer = norm_layer self.inplanes = 64 self.dilation = 1

- num_classes：输出类别的数量。 - zero_init_residual：是否使用零初始化残差块的权重。 - groups：分组卷积中的组数。 - width_per_group：每个组的通道数。 - replace_stride_with_dilation：是否使用...

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。 接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该...

逐句解释一下import numpy as npclass Perceptron: def __init__(self, num_classes, input_size, lr=0.1, epochs=1000): self.num_classes = num_classes self.input_size = input_size self.lr = lr self.epochs = epochs self.weights = np.zeros((num_classes, input_size)) self.biases = np.zeros(num_classes) def train(self, X, y): for epoch in range(self.epochs): for i in range(X.shape[0]): x = X[i] target = y[i] output = self.predict(x) if output != target: self.weights[target] += self.lr * x self.biases[target] += self.lr self.weights[output] -= self.lr * x self.biases[output] -= self.lr def predict(self, x): scores = np.dot(self.weights, x) + self.biases return np.argmax(scores)if __name__ == '__main__': X = np.array([[1, 1], [2, 1], [2, 3], [3, 2]]) y = np.array([0, 0, 1, 1]) num_classes = 2 input_size = 2 perceptron = Perceptron(num_classes, input_size) perceptron.train(X, y) print(perceptron.predict(np.array([1, 2])))

3. def __init__(self, num_classes, input_size, lr=0.1, epochs=1000):：定义一个名为__init__的方法，用于初始化Perceptron类的实例。该方法包含四个参数：num_classes表示分类数目，input_size表示每...

class MobileNetV2(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, width_mult=1.0, inverted_residual_setting=None, round_nearest=8, block=None, norm_layer=None):如何修改参数

model = MobileNetV2(num_classes=10, width_mult=0.5) 其中，num_classes 参数表示模型的输出类别数，width_mult 参数表示模型的通道数缩放比例。你还可以根据需要调整其他参数，例如 inverted_residual_...

class GraPaperKNN(object): num_classes = 6 def __init__(self, sample_length, data_dir, InputType, task): self.sample_length = sample_length self.data_dir = data_dir self.InputType = InputType self.task = task def data_preprare(self): # load the datasets list_data = get_files(self.sample_length, self.data_dir, self.InputType, self.task) train_dataset, val_dataset = train_test_split(list_data, test_size=0.20, random_state=40) return train_dataset, val_dataset什么意思

这段代码定义了一个名为 GraPaperKNN 的类，它有一个属性 num_classes 等于6，一个构造函数 __init__，以及一个方法 data_prepare。 在构造函数中，它接受四个参数：sample_length，data_dir，InputType 和 task，...

def __init__(self, num_classes=10):

The parameter num_classes is being passed to the constructor method with a default value of 10. This parameter is used to set the number of classes that the model will classify. For example, if ...

class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=True, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop self.random_flip = random_flip 里面的self.resolution如何实例化

dataset = ImageDataset(resolution=(256, 256), image_paths=image_paths, classes=classes, shard=0, num_shards=1, random_crop=True, random_flip=True) 在这个例子中，resolution 被实例化为一个元组 ...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层...

def _grow_tree(self, X, y, depth=0): num_samples_per_class = [np.sum(y == i) for i in range(self.n_classes_)] predicted_class = np.argmax(num_samples_per_class) node = Node(predicted_class=predicted_class) if depth < self.max_depth: idx, thr = self._best_split(X, y) if idx is not None: indices_left = X[:, idx] < thr X_left, y_left = X[indices_left], y[indices_left] X_right, y_right = X[~indices_left], y[~indices_left] node.feature_index = idx node.threshold = thr node.left = self._grow_tree(X_left, y_left, depth + 1) node.right = self._grow_tree(X_right, y_right, depth + 1) return node def _predict(self, inputs): node = self.tree_ while node.left: if inputs[node.feature_index] < node.threshold: node = node.left else: node = node.right return node.predicted_class class Node: def __init__(self, *, predicted_class): self.predicted_class = predicted_class self.feature_index = 0 self.threshold = 0 self.left = None self.right = None解释这段代码

1. _grow_tree(self, X, y, depth=0)：生成决策树的方法，其中 X 是输入数据的特征矩阵，y 是对应的类别标签，depth 是当前节点的深度。它首先统计每个类别在当前节点中的数量，然后计算出数量最多的类别...

def __init__(self, max_depth=None): self.max_depth = max_depth def fit(self, X, y): self.n_classes_ = len(set(y)) self.n_features_ = X.shape[1] self.tree_ = self._grow_tree(X, y) def predict(self, X): return [self._predict(inputs) for inputs in X] def _best_split(self, X, y): m = y.size if m <= 1: return None, None num_parent = [np.sum(y == c) for c in range(self.n_classes_)] best_gini = 1.0 - sum((n / m) ** 2 for n in num_parent) best_idx, best_thr = None, None for idx in range(self.n_features_): thresholds, classes = zip(*sorted(zip(X[:, idx], y))) num_left = [0] * self.n_classes_ num_right = num_parent.copy() for i in range(1, m): c = classes[i - 1] num_left[c] += 1 num_right[c] -= 1 gini_left = 1.0 - sum((num_left[x] / i) ** 2 for x in range(self.n_classes_)) gini_right = 1.0 - sum((num_right[x] / (m - i)) ** 2 for x in range(self.n_classes_)) gini = (i * gini_left + (m - i) * gini_right) / m if thresholds[i] == thresholds[i - 1]: continue if gini < best_gini: best_gini = gini best_idx = idx best_thr = (thresholds[i] + thresholds[i - 1]) / 2 return best_idx, best_thr解释这段代码

1. __init__(self, max_depth=None)：构造方法，初始化分类树的最大深度。 2. fit(self, X, y)：拟合方法，用于训练分类树。它首先计算类别数量和特征数量，然后调用 _grow_tree 方法生成分类树。 3. ...

class MobileNetV2Head(nn.Cell): def __init__(self, input_channel=1280, num_classes=1000, has_dropout=False, activation="None"): super(MobileNetV2Head, self).__init__() # mobilenet head head = ([GlobalAvgPooling()] if not has_dropout else [GlobalAvgPooling(), nn.Dropout(0.2)]) self.head = nn.SequentialCell(head) self.dense = nn.Dense(input_channel, num_classes, has_bias=True) self.need_activation = True if activation == "Sigmoid": self.activation = ops.Sigmoid() elif activation == "Softmax": self.activation = ops.Softmax() else: self.need_activation = False self._initialize_weights() def construct(self, x): x = self.head(x) x = self.dense(x) if self.need_activation: x = self.activation(x) return x

num_classes参数表示分类的类别数，默认为1000；has_dropout参数表示是否使用Dropout，默认为False；activation参数表示激活函数的类型，默认为"None"。 在构造函数中，首先根据has_dropout参数来构建头部网络。...

def __init__(self, num_classes=751, reid=False):

def __init__(self, num_classes=751, reid=False) 是Python中定义类的构造函数的语法。构造函数在创建类的实例时被调用，用于初始化对象的属性。 在这个例子中，构造函数有两个参数：num_classes和reid。...

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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"