for step,data in enumerate(trainloader,start=0):

时间: 2023-04-10 09:02:41 浏览: 284
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python中for in的用法详解

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这是一个 Python 中用于循环遍历训练数据集的语句，其中 trainloader 是一个数据加载器对象，可以用于批量加载训练数据。enumerate() 函数用于将数据集中的每个数据与其对应的索引一一对应起来，start=0 表示索引从 0 开始。
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Python enumerate函数功能与用法示例

for index, value in enumerate(data): if index % 2 == 0: data[index] = value * 2 print(data) 输出结果为： [20, 20, 60, 40, 100] - **场景二：字符串元素替换** 如果需要根据索引值...

for step, data in enumerate(train_loader, start=0)

:This line of code is a for loop that iterates through the data in the train_loader object. It uses the enumerate() function to keep track of the current iteration number, starting from 0. The loop ...

for step, data in enumerate(train_loader, start=0): images, labels = data optimizer.zero_grad() logits = net(images.to(device)) loss = loss_function(logits, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step()

其中，start=0表示step的初始值为0。 然后，我们从当前mini-batch中获取输入数据images和标签数据labels。接着，我们将优化器中的梯度清零，以便在当前mini-batch中重新计算梯度。 接下来，我们将输入数据images...

To do multiple steps, we implement a function the_loop that iterates over a dataloader. It should do a training step per batch for epochs. After one epoch, the loss on the validation set should be calculated.帮我根据这个要求补充完整下面代码中。。。的部分。 def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging ... if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean.item(), "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: # evaluate the current net on the validation data loader and # collect all losses in the ´val_loss´ list ... pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states

for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list #...

for epoch in range(config.num_epochs): print('Epoch [{}/{}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs)) for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): outputs = model(trains) model.zero_grad() loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() if total_batch % 1 == 0: # 每多少轮输出在训练集和验证集上的效果 true = labels.data.cpu() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu() train_acc = metrics.accuracy_score(true, predic) dev_acc, dev_loss = evaluate(config, model, dev_iter) if dev_loss < dev_best_loss: dev_best_loss = dev_loss torch.save(model.state_dict(), config.save_path) improve = '*' last_improve = total_batch else: improve = '' time_dif = get_time_dif(start_time) msg = 'Iter: {0:>6}, Train Loss: {1:>5.2}, Train Acc: {2:>6.2%}, Val Loss: {3:>5.2}, Val Acc: {4:>6.2%}, Time: {5} {6}' print(msg.format(total_batch, loss.item(), train_acc, dev_loss, dev_acc, time_dif, improve)) text = msg.format(total_batch, loss.item(), train_acc, dev_loss, dev_acc, time_dif, improve) with open(f"{config.model_name}_result.txt", mode="a+", encoding="utf8") as f: f.write(text + "\n") model.train() total_batch += 1 if (total_batch - last_improve > config.require_improvement) or total_batch == 188: # 验证集loss超过1000batch没下降，结束训练 print("No optimization for a long time, auto-stopping...") flag = True break if flag: break test(config, model, test_iter)

这是一个训练模型的代码片段，包括了模型的训练和验证过程。首先进入外层循环，遍历所有epoch，每个epoch都输出当前训练的进度。然后进入内层循环，遍历所有batch，对当前batch进行前向传播、反向传播和梯度更新。...

def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误？

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2, pin_memory=True) train_loader.to(device) 将类似的代码放在数据加载器的定义之后，确保数据和模型都在同一个...

#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错：Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

这个错误通常是由于在保存模型状态时出现问题导致的。在您的代码中，您使用了 torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") 来保存模型的状态字典，但是这里的 state_dict 后面应该是一个方法而不是一个函数...

def train(train_loader, model, optimizer, epoch, best_loss): model.train() loss_record2, loss_record3, loss_record4 = AvgMeter(), AvgMeter(), AvgMeter() accum = 0 for i, pack in enumerate(train_loader, start=1): # ---- data prepare ---- images, gts = pack images = Variable(images).cuda() gts = Variable(gts).cuda() # ---- forward ---- lateral_map_4, lateral_map_3, lateral_map_2 = model(images) # ---- loss function ---- loss4 = structure_loss(lateral_map_4, gts) loss3 = structure_loss(lateral_map_3, gts) loss2 = structure_loss(lateral_map_2, gts) loss = 0.5 * loss2 + 0.3 * loss3 + 0.2 * loss4 # ---- backward ---- loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), opt.grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() # ---- recording loss ---- loss_record2.update(loss2.data, opt.batchsize) loss_record3.update(loss3.data, opt.batchsize) loss_record4.update(loss4.data, opt.batchsize) # ---- train visualization ---- if i % 400 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show())) print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

在反向传播之前，调用了"loss.backward()"计算梯度，然后用torch.nn.utils.clip_grad_norm_对梯度进行截断以防止梯度爆炸，并调用"optimizer.step()"更新参数。最后调用"optimizer.zero_grad()"清除梯度。 接下来...

解释代码def train(train_loader, model, optimizer, epoch, best_loss): model.train() loss_record2, loss_record3, loss_record4 = AvgMeter(), AvgMeter(), AvgMeter() accum = 0 for i, pack in enumerate(train_loader, start=1): # ---- data prepare ---- images, gts = pack images = Variable(images).cuda() gts = Variable(gts).cuda() # ---- forward ---- lateral_map_4, lateral_map_3, lateral_map_2 = model(images) # ---- loss function ---- loss4 = structure_loss(lateral_map_4, gts) loss3 = structure_loss(lateral_map_3, gts) loss2 = structure_loss(lateral_map_2, gts) loss = 0.5 * loss2 + 0.3 * loss3 + 0.2 * loss4 # ---- backward ---- loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), opt.grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() # ---- recording loss ---- loss_record2.update(loss2.data, opt.batchsize) loss_record3.update(loss3.data, opt.batchsize) loss_record4.update(loss4.data, opt.batchsize) # ---- train visualization ---- if i % 20 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show())) print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

这段代码是用于训练一个图像分割模型的主函数。首先，将模型设置为训练模式，然后对于每个批次的数据进行循环。从数据包中获取图像和标注，并将它们转换为可变变量并送入GPU中。然后，通过模型进行前向传播，得到三...

def train(self): self.loss.step() epoch = self.scheduler.last_epoch + 1 learn_rate = self.scheduler.get_last_lr()[0] self.ckp.write_log( '[Epoch {}]\tLearning rate: {:.2e}'.format(epoch, Decimal(learn_rate)) ) self.loss.start_log() self.model.train() timer_data, timer_model = utils.timer(), utils.timer() # timer_model.tic() for batch, (lr, hr, file_names) in enumerate(self.loader_train): lr, hr = self.prepare([lr, hr]) timer_data.hold() timer_model.tic() self.optimizer.zero_grad() sr = self.model(lr) loss = self.loss(sr, hr) if loss.item() < self.args.skip_threshold * self.error_last: loss.backward() self.optimizer.step() else: print('Skip this batch {}! (Loss: {})'.format( batch + 1, loss.item() )) timer_model.hold() if (batch + 1) % self.args.print_every == 0: self.ckp.write_log('[{}/{}]\t{}\t{:.1f}+{:.1f}s'.format( (batch + 1) * self.args.batch_size, len(self.loader_train.dataset), self.loss.display_loss(batch), timer_model.release(), timer_data.release())) timer_data.tic() self.scheduler.step() self.loss.end_log(len(self.loader_train)) self.error_last = self.loss.log[-1, -1]

这段代码是在训练模型，其中self.loss.step()是更新损失函数，self.scheduler.last_epoch是获取当前epoch数，self.scheduler.get_last_lr()[0]是获取当前学习率。self.ckp.write_log()是将当前epoch数和学习率写入...

解释每一句代码def train(train_loader, model, optimizer, epoch, best_loss): model.train() loss_record2, loss_record3, loss_record4 = AvgMeter(), AvgMeter(), AvgMeter() accum = 0 for i, pack in enumerate(train_loader, start=1): # ---- data prepare ---- images, gts = pack images = Variable(images).cuda() gts = Variable(gts).cuda() # ---- forward ---- lateral_map_4, lateral_map_3, lateral_map_2 = model(images) # ---- loss function ---- loss4 = structure_loss(lateral_map_4, gts) loss3 = structure_loss(lateral_map_3, gts) loss2 = structure_loss(lateral_map_2, gts) loss = 0.5 * loss2 + 0.3 * loss3 + 0.2 * loss4 # ---- backward ---- loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), opt.grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() # ---- recording loss ---- loss_record2.update(loss2.data, opt.batchsize) loss_record3.update(loss3.data, opt.batchsize) loss_record4.update(loss4.data, opt.batchsize) # ---- train visualization ---- if i % 20 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show()))

这段代码是一个训练函数，接收训练数据集、模型、优化器、当前训练轮数和最佳损失作为参数。在函数内部，首先将模型设为训练模式，然后通过一个循环遍历训练数据集，进行前向传播得到模型的输出结果，然后计算loss，...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric trainer = torch.optim.SGD(net.patameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() legend = ['train loss', 'train acc'] # 画出来的图的线条标签 if val_iter is not None: legend.append('valid acc') animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend) net = nn.DataParallel(net, device_ids=0).to(device) for epoch in range(num_epochs): # 开始训练 net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2], None)) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, val_acc)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}'检查并优化

for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) timer.stop() if...

#@save def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices): """用多GPU进行小批量训练""" if isinstance(X, list): # 微调BERT中所需 X = [x.to(devices[0]) for x in X] else: X = X.to(devices[0]) y = y.to(devices[0]) net.train() trainer.zero_grad() pred = net(X) l = loss(pred, y) l.sum().backward() trainer.step() train_loss_sum = l.sum() train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y) return train_loss_sum, train_acc_sum #@save def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=d2l.try_all_gpus()): """用多GPU进行模型训练""" timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数 metric = d2l.Accumulator(4) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = train_batch_ch13( net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel()) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3], None)) test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)) print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc ' f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}') print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on ' f'{str(devices)}')

其中，train_batch_ch13函数将数据和标签分别复制到第一个GPU上，使用DataParallel函数将模型复制到所有GPU上，并在每个GPU上计算损失和梯度。最后，train_ch13函数使用Accumulator类来计算训练损失、训练准确率、...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

for index, img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_...

def train_one_epoch(epoch): logger.info('Start training process in epoch {}.'.format(epoch + 1)) if Ir_scheduler is not None: logger.info('Learning rate: {}.'.format(Ir scheduler.get last Ir())) model.train) losses = [ with tqdm(train_dataloader) as pbar: for data dict in pbar: optimizer.zero_grad() data_dict = to_device (data_dict, device) res = model (data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth scale = data dict[ 'depth max'] - data dict['depth min'] res = res * depth_scale.reshape(-1, 1, 1) + data_dict ['depth_min'].reshape(-1, 1, 1) data dict[ 'pred'] = res loss_dict = criterion (data_dict) loss = loss dict['loss'] loss.backward() optimizer.step() if 'smooth' in loss_dict.keys (): pbar.set_description('Epoch (}, loss: (:.8f}, smooth loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, loss.item(), loss_dict['smooth'].item())) else: pbar.set_description('Epoch (), loss: (:.8f]'.format(epoch + 1, loss.item ())) losses.append(loss.mean) .item)) mean loss = np.stack(losses).mean() logger.info('Finishtrainingprocessinepochf},meantraining1oss:{:.8f}'.format(epoch+1,mean_1oss))改进这段代码

for i, data_dict in enumerate(pbar): optimizer.zero_grad() data_dict = to_device(data_dict, device) res = model(data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth_scale = data_dict['depth_max'] - data_...

将下列java代码改为python代码：import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.net.*; public class Scanport { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { String host = "120.46.209.149"; int startPort = 1; int endPort = 1024; int start = 0; int end = 0; int step = Math.round(endPort / 1000) + 1;// 四舍五入函数 for (int i = 1; i < step; i++) { start = startPort + (i - 1) * 1000; end = startPort + i * 1000; System.out.println("正在扫描" + start + "-" + end); scan(host, start, end); } } public static void scan(String host, int startPort, int endPort) throws InterruptedException { List<Integer> portList = new ArrayList<>(); final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(endPort - startPort + 1); for (int port = startPort; port <= endPort; port++) { int finalPort = port; Thread thread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Socket socket = new Socket(); socket.connect(new InetSocketAddress(host, finalPort), 100); System.out.println("TCP端口" + finalPort + "开放"); portList.add(finalPort); } catch (Exception e) { } try { DatagramSocket dsocket = new DatagramSocket(finalPort); dsocket.close(); } catch (SocketException e) { portList.add(finalPort); System.out.println("UDP端口" + finalPort + "开放"); } latch.countDown(); } }); thread.start(); } latch.await(); portList.sort(new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1.compareTo(o2); } }); } }

for thread in threading.enumerate(): if thread != threading.main_thread(): thread.join() port_list.sort() for port in port_list: if is_udp_port(host, port): print("UDP端口" + str(port) + "开放...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

for i, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(DEVICE), target.to(DEVICE) mixup_data, mixup_target = mixup_fn(data, target) # 数据增强 optimizer.zero_grad() output = ...
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