x = QuantizationLayer(NUM_QUAN_BITS)(x)解释
时间: 2024-06-11 09:07:44 浏览: 10
这一行代码实例化了一个量化层QuantizationLayer,并将输入x量化为给定的NUM_QUAN_BITS(量化位数)位。量化是将连续值转换为离散值的过程,可以用于降低模型的计算复杂度和存储需求。在深度学习中,量化通常被用于将模型中的浮点参数和激活值转换为整数或二进制值,以减少模型的内存和计算开销。
相关问题
with open('./第{}页.txt'.format(i), 'w', encoding='utf-8') as fp: for num in dish_urls: new_url = f'https://www.haochu.com{num}' # 把菜品具体网址作为新url,获取每道菜所需的食材 print(new_url) response2 = requests.get(url=new_url, headers=headers) html_data2 = etree.HTML(response2.text) # 新网址的html——data2 ints_names = html_data2.xpath('//div[@class="ints-cover"]/img/@alt') # 菜品所需食材 print(ints_names) for dish_name, dish_heat, dish_url in zip(dish_names, dish_heats, dish_urls): # 获取每道菜品的具体网址所需的食材信息 dish_url = f'https://www.haochu.com{dish_url}' response3 = requests.get(url=dish_url, headers=headers) html_data3 = etree.HTML(response3.text) dish_ints_names = html_data3.xpath('//div[@class="ints-cover"]/img/@alt') # 将菜品名、热量、所需食材、具体网址等信息写入到文本文件中 dish = f'{dish_name},{dish_heat},{dish_ints_names},https://www.haochu.com{dish_url}\n' fp.write(dish),我想将 dish_imgs = html_data.xpath('//div[@class="quan_r"]/ul/li/a/img/@src')#菜品图片也加进去
可以将获取的菜品图片链接加入到 `dish` 变量中,最后写入文本文件。修改后的代码如下:
```
with open('./第{}页.txt'.format(i), 'w', encoding='utf-8') as fp:
for num in dish_urls:
new_url = f'https://www.haochu.com{num}'
# 把菜品具体网址作为新url,获取每道菜所需的食材
print(new_url)
response2 = requests.get(url=new_url, headers=headers)
html_data2 = etree.HTML(response2.text)
# 新网址的html——data2
ints_names = html_data2.xpath('//div[@class="ints-cover"]/img/@alt') # 菜品所需食材
dish_imgs = html_data2.xpath('//div[@class="cover-img"]/img/@src') # 菜品图片
print(ints_names)
for dish_name, dish_heat, dish_url, dish_img in zip(dish_names, dish_heats, dish_urls, dish_imgs):
# 获取每道菜品的具体网址所需的食材信息
dish_url = f'https://www.haochu.com{dish_url}'
response3 = requests.get(url=dish_url, headers=headers)
html_data3 = etree.HTML(response3.text)
dish_ints_names = html_data3.xpath('//div[@class="ints-cover"]/img/@alt')
# 将菜品名、热量、所需食材、具体网址、菜品图片等信息写入到文本文件中
dish = f'{dish_name},{dish_heat},{dish_ints_names},https://www.haochu.com{dish_url},{dish_img}\n'
fp.write(dish)
```
quan=quan.reset_index().drop(columns='index') 什么意思
这段代码的作用是:
1. `quan` DataFrame 调用 `reset_index()` 方法,将它的索引列转换成普通的列,并且新添加一列名为 `index`,该列包含原来的索引值。
2. 使用 `drop()` 方法删除新添加的 `index` 列,然后返回删除后的 DataFrame。
换句话说,这段代码的目的是将 `quan` DataFrame 的索引列转换成普通的列,并删除新添加的索引列。
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