elif k == 114: # r idx += 5 elif k == 98: # b idx -= 5 elif k == 82: # <- idx -= 1 else: idx += 1 else: idx += 1

时间: 2024-02-10 11:35:15 浏览: 72
这段代码看起来像是一个键盘输入的处理程序,根据输入的不同键值进行不同的操作。当输入的键值为114时(即按下了 r 键),程序会让 idx 加上 5;当输入的键值为98时(即按下了 b 键),程序会让 idx 减去 5;当输入的键值为82时(即按下了左箭头键),程序会让 idx 减去 1;否则程序会让 idx 加上 1。如果条件不成立,则程序会让 idx 加上 1。不过,这段代码缺少上下文,无法确定它的具体作用和效果。
相关问题

解释一下这个代码: elif module_def['type'] == 'shortcut': identity_idx = (i + int(module_def['from'])) if module_defs[identity_idx]['type'] == 'convolutional': #ignore_idx.add(identity_idx) shortcut_idx[i-1]=identity_idx shortcut_all.add(identity_idx) elif module_defs[identity_idx]['type'] == 'shortcut': #ignore_idx.add(identity_idx - 1) shortcut_idx[i-1]=identity_idx-1 shortcut_all.add(identity_idx-1) shortcut_all.add(i-1)

这段代码是一个条件语句,根据`module_def`字典中的`type`字段的值来执行不同的操作。 首先,它检查`module_def['type']`是否等于`shortcut`。如果是,它会执行以下操作: - 定义一个变量`identity_idx`,其值为当前索引`i`加上`module_def['from']`的整数值。 - 检查`module_defs[identity_idx]['type']`是否等于`convolutional`。如果是,说明这是一个卷积层,会执行以下操作: - 将`identity_idx`添加到`shortcut_idx`字典中,键为当前索引`i-1`。 - 将`identity_idx`添加到`shortcut_all`集合中。 - 否则,如果`module_defs[identity_idx]['type']`等于`shortcut`,说明这是一个快捷方式层,会执行以下操作: - 将`identity_idx-1`添加到`shortcut_idx`字典中,键为当前索引`i-1`。 - 将`identity_idx-1`添加到`shortcut_all`集合中。 - 最后,将当前索引`i-1`添加到`shortcut_all`集合中。 这段代码的目的是根据模块定义列表中的快捷方式层的配置,构建一个快捷方式字典和一个包含所有快捷方式层索引的集合。

def CreateBoard(num_rows, num_cols, num_cells): board = [] for i in range(num_cells): board.append(i) # 去掉右下角那块 blank_cell_idx = num_cells - 1 board[blank_cell_idx] = -1 for i in range(cfg.NUMRANDOM): # 0: left, 1: right, 2: up, 3: down direction = random.randint(0, 3) if direction == 0: blank_cell_idx = moveL(board, blank_cell_idx, num_cols) elif direction == 1: blank_cell_idx = moveR(board, blank_cell_idx, num_cols) elif direction == 2: blank_cell_idx = moveU(board, blank_cell_idx, num_rows, num_cols) elif direction == 3: blank_cell_idx = moveD(board, blank_cell_idx, num_cols) return board, blank_cell_idx

这是一个创建拼图游戏的函数,其中传入了三个参数: - `num_rows`:表示拼图中有多少行方块。 - `num_cols`:表示拼图中有多少列方块。 - `num_cells`:表示拼图中总共有多少个方块。 函数的作用是创建一个拼图游戏的初始状态,并返回一个包含两个元素的元组,第一个元素是初始拼图状态,第二个元素是空白方块的索引位置。 具体实现如下: 首先,创建一个包含`num_cells`个元素的列表,元素值为从0到`num_cells-1`的整数,表示拼图中各个方块的编号。 然后,将最后一个元素(即右下角的方块)的值设为-1,表示这个方块为空白方块。 接着,对拼图进行`cfg.NUMRANDOM`次随机移动,每次随机选择一种移动方向(向左、向右、向上、向下),调用对应的移动函数进行移动,并更新空白方块的索引位置。 最后,返回初始拼图状态和空白方块的索引位置。 注意,这个函数依赖于四个移动函数`moveL`、`moveR`、`moveU`、`moveD`,这些函数需要提前定义并导入。
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请解释: def GetPhase(self, index, Tstance, Tswing): """Retrieves the phase of an individual leg. NOTE modification from original paper: if ti < -Tswing: ti += Tstride This is to avoid a phase discontinuity if the user selects a Step Length and Velocity combination that causes Tstance > Tswing. :param index: the leg's index, used to identify the required phase lag :param Tstance: the current user-specified stance period :param Tswing: the swing period (constant, class member) :return: Leg Phase, and StanceSwing (bool) to indicate whether leg is in stance or swing mode """ StanceSwing = STANCE Sw_phase = 0.0 Tstride = Tstance + Tswing ti = self.Get_ti(index, Tstride) # NOTE: PAPER WAS MISSING THIS LOGIC!! if ti < -Tswing: ti += Tstride # STANCE if ti >= 0.0 and ti <= Tstance: StanceSwing = STANCE if Tstance == 0.0: Stnphase = 0.0 else: Stnphase = ti / float(Tstance) if index == self.ref_idx: # print("STANCE REF: {}".format(Stnphase)) self.StanceSwing = StanceSwing return Stnphase, StanceSwing # SWING elif ti >= -Tswing and ti < 0.0: StanceSwing = SWING Sw_phase = (ti + Tswing) / Tswing elif ti > Tstance and ti <= Tstride: StanceSwing = SWING Sw_phase = (ti - Tstance) / Tswing # Touchdown at End of Swing if Sw_phase >= 1.0: Sw_phase = 1.0 if index == self.ref_idx: # print("SWING REF: {}".format(Sw_phase)) self.StanceSwing = StanceSwing self.SwRef = Sw_phase # REF Touchdown at End of Swing if self.SwRef >= 0.999: self.TD = True # else: # self.TD = False return Sw_phase, StanceSwing

代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

优化代码,GPU加速 def temp_condtion(df, temp_upper, temp_low): return ((df['max_temp']<=temp_upper) & (df['min_temp']>=temp_low)) def soc_condtion(df, soc_upper, soc_low): return ((df['bat_module_soc_00']<=temp_upper) & (df['bat_module_soc_00']>=temp_low)) def current_condtion(df, min_curr, batt_state): if batt_state=='charge': return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']>=0) elif batt_state=="discharge": return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']<=0 # 板端运行逻辑 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

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