test $[num1] -eq $[num2]

时间: 2023-08-23 19:05:02 浏览: 77
`test $[num1] -eq $[num2]` 是一种旧式的写法,用于比较两个整数是否相等。它的意思是将变量 `num1` 和 `num2` 的值转换为整数,然后判断它们是否相等。这种写法已经被弃用,不建议使用,可以使用现代的写法来代替。 现代的写法是使用双括号 `(( ... ))` 或者方括号 `[ ... ]` 中的双引号 `$(( ... ))` 来进行算术运算,例如: ``` if (( num1 == num2 )); then echo "num1 equals num2" fi if [ "$(( num1 ))" -eq "$(( num2 ))" ]; then echo "num1 equals num2" fi ``` 这两种写法都可以用于比较两个整数是否相等,而且更加简洁和易读。注意,双括号 `(())` 中的变量不需要使用 `$` 符号来引用,而方括号 `[]` 中的变量需要使用 `$` 符号来引用。
相关问题

test -eq怎么用

`test -eq` 用于比较两个数值是否相等。它通常在条件判断语句中使用。 下面是 `test -eq` 的使用示例: ```bash test 值1 -eq 值2 ``` 其中,`值1` 和 `值2` 是要比较的两个数值。 如果 `值1` 等于 `值2`,则 `test -eq` 返回真;否则返回假。 例如,要判断变量 `num` 的值是否等于 10,可以使用以下命令: ```bash test $num -eq 10 ``` 如果 `num` 的值等于 10,则返回真;否则返回假。 需要注意的是,`test -eq` 只能用于比较整数值,不能用于比较字符串或其他类型的值。如果要比较字符串,可以使用 `=` 或 `==` 运算符。 希望这个解释对你有帮助。如果你有其他问题,请随时提问!

#!/bin/bash num="./hadoop fs -test -e '/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2022-06-08'" if[[ $num == 0 ]] then echo '存在' else echo '不存在' fi

这段代码中存在一些语法错误,需要进行修改。以下是修改后的代码: ```bash #!/bin/bash num=$(hadoop fs -test -e '/origin_data/gmall/db/activity_info_full/2022-06-08' && echo 1 || echo 0) if [ $num -eq 1 ] then echo '存在' else echo '不存在' fi ``` 修改说明: - 在第一行加上了`#!/bin/bash`,表示使用bash作为脚本解释器。 - 在第2行,使用`$()`将命令的输出结果赋值给变量`num`。`hadoop fs -test -e`命令会检查指定的Hadoop文件系统中是否存在指定的文件或目录,如果存在则返回0,否则返回1。使用`&&`和`||`操作符可以将0和1转换为1和0,这样就可以将命令的执行结果转换为1或0存储到`num`变量中。 - 在第4行,`if`语句后面的`[`和`]`表示使用`test`命令来进行条件测试。 - 在第5行,使用`-eq`操作符进行相等比较。 - 在第7行和第9行,分别输出"存在"和"不存在"的提示信息。 注意:在执行`hadoop fs`命令时,需要确保当前系统已经正确配置和连接了Hadoop集群。
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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) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

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