loss = criterion(output, y_train.cuda())出现"nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

时间: 2023-12-14 17:02:57 浏览: 133
这个错误通常是由于 y_train 数据类型不正确导致的。nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index 是用于计算交叉熵损失的 CUDA 核函数，需要 y_train 的数据类型为 LongTensor 或者 ByteTensor。 你可以尝试将 y_train 转换为 LongTensor 或者 ByteTensor。如果 y_train 是一个 numpy 数组，可以使用 torch.from_numpy() 转换为 PyTorch 的 Tensor，并使用 .long() 或 .byte() 方法将其转换为 LongTensor 或者 ByteTensor。示例如下： ``` import torch import numpy as np # 假设 y_train 是一个 numpy 数组 y_train = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2]) y_train = torch.from_numpy(y_train).long() # 转换为 LongTensor # 或者 y_train = torch.from_numpy(y_train).byte() # 转换为 ByteTensor # 然后使用 y_train 计算损失 loss = criterion(output, y_train.cuda()) ``` 如果 y_train 已经是一个 PyTorch 的 Tensor，可以使用 .long() 或 .byte() 方法将其转换为 LongTensor 或者 ByteTensor，示例如下： ``` # 假设 y_train 是一个 PyTorch 的 Tensor y_train = y_train.long() # 转换为 LongTensor # 或者 y_train = y_train.byte() # 转换为 ByteTensor # 然后使用 y_train 计算损失 loss = criterion(output, y_train.cuda()) ```
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给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

根据你提供的完整代码，错误信息可能是在以下部分出现问题： python for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): # ... tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs,...

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。 在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束...

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loss_id = criterion_id(out0, labels)报错 return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

在 PyTorch 中，nll_loss 函数的输入参数通常是浮点数类型的张量，而不是整数类型的张量。 你可以尝试将输入张量转换为浮点数类型，例如使用 .float() 方法将整数类型的张量转换为浮点数类型的张量： ...

使用criterion = nn.SmoothL1Loss(reduction='mean')时，loss = criterion(out_train, img_train) / (imgn_train.size()[0] * 2)要变吗

如果你使用nn.SmoothL1Loss来计算损失，那么损失的计算方式是平滑的L1...loss = criterion(out_train, img_train) / (img_train.size()[0] * 2) 这将计算损失并将其除以批次大小和2，给出每个样本的平均损失。

import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV，请帮我数据集和测试集分离

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_...

loss = criterion(output, y_tr.cuda())，loss和loss.item()分别是什么，请举例说明

loss 是模型预测值和真实值之间的差异，一般由损失函数计算得到。常见的损失函数有交叉熵损失函数，均方误差损失函数等等。例如，在分类问题中，交叉熵损失函数计算了模型预测结果与真实结果之间的差异，将其转化为...

for i, data in enumerate(train_loader): x_data, y_data = data # forward y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred, y_data) print(epoch(), loss.data.item()) epoch_list.append(epoch) loss_list.append(loss.data()) # backward optimizer.zero_grad() loss.backward() # update optimizer.step()

在你的代码中，epoch 可能被定义为整数，而你试图将其当做函数来调用，从而导致了 TypeError: 'int' object is not callable 的错误。...如果你的代码仍然出现问题，请提供更多的代码细节，我会尽力帮助你。

pytorch部分代码如下：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(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 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, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 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=True) cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) 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) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则，直接反向传播求梯度 else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

这个报错是因为在计算batch_m时，index_float的维度是反过来的，应该将index_float.transpose(0,1)改为index_float.transpose(1,0)，即将第0维和第1维交换。修改后的代码如下： ... batch_m = torch.matmul...

解释代码：def lr_range_test(model, train_loader, optimizer, criterion, init_lr, final_lr, epochs): lr_values = [] loss_values = [] lr_scheduler = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lambda epoch: epoch) for epoch in range(epochs): for inputs, targets in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() lr_values.append(lr_scheduler.get_last_lr()[0]) loss_values.append(loss.item()) lr_scheduler.step() return lr_values, loss_values

3. 计算损失：loss = criterion(outputs, targets) 4. 反向传播：loss.backward() 5. 更新模型参数：optimizer.step() 6. 将当前学习率和损失值加入到对应的列表中：lr_values.append(lr_scheduler.get_last_...

pytorch部分代码如下：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 # self.weight = weight 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(0,1)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((x.size(0), 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) # return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 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) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() loss = criterion_train(output, targets) # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 # loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, target_a, target_b, lam)) # 计算loss # loss = lam * criterion_train(output, target_a) + (1 - lam) * criterion_train(output, target_b) # 计算 mixup 后的损失函数 scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则，直接反向传播求梯度 else: # loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 48, in forward output = torch.where(index, x_m, x) RuntimeError: expected scalar type float but found c10::Half

可以尝试将 index 和 index_float 的数据类型都指定为 torch.cuda.FloatTensor。修改代码如下： python index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8).cuda() index_float = index.type(torch.cuda....

for epoch in range(n_epochs): running_loss = 0.0 correct_train = 0 correct_val = 0 # 训练集 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader, 0): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct_train += (predicted == labels).sum().item() train_acc.append(correct_train / len(train_dataset)) train_loss.append(running_loss / len(train_loader))

在循环开始时，定义了三个变量：running_loss、correct_train 和 correct_val，都初始化为 0。在循环的每一次迭代过程中，这三个变量都会被更新，记录训练过程中的损失值和正确率。n_epochs 是训练的轮数。

for i4 in range(self.num_k4): ############# H_emp feat_cr_t = self.G(img_t) output_cr_t_C = self.C(feat_cr_t.cuda()) output_cr_t_C_de = output_cr_t_C.detach() for ii in range(self.batch_size): self.output_cr_t_C_label[ii] = np.argmax(output_cr_t_C_de[ii].cpu().numpy()) output_cr_t_C_labels = torch.from_numpy(self.output_cr_t_C_label).cuda().long() Ly_ce_t = criterion(output_cr_t_C, output_cr_t_C_labels) H_emp = self.ent(output_cr_t_C) ############# weight coefficient mu mu = (torch.exp(-H_emp)-1.0/self.class_num)/(1-1.0/self.class_num) Ly_loss = 2*(mu*Ly_ce_t+(1-mu)*H_emp) Ly_loss.backward() self.opt_g.step() self.opt_c.step() self.reset_grad() self.reset_grad()代码作用

这段代码是对一个深度神经网络进行训练，其中包括一个生成器 G 和一个分类器 C，使用 Lyapunov loss 进行训练。具体地，该代码通过计算类别分布的熵 H_emp 来计算权重系数 mu，然后使用 mu 来加权交叉熵损失和熵损失...

def train(): Dtr, Val, Dte = load_data() print('train...') epoch_num = 30 best_model = None min_epochs = 5 min_val_loss = 5 model = cnn().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0008) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # criterion = nn.BCELoss().to(device) for epoch in tqdm(range(epoch_num), ascii=True): train_loss = [] for batch_idx, (data, target) in enumerate(Dtr, 0): try: data, target = Variable(data).to(device), Variable(target.long()).to(device) # target = target.view(target.shape[0], -1) # print(target) optimizer.zero_grad() output = model(data) # print(output) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() train_loss.append(loss.cpu().item()) except: continue # validation val_loss = get_val_loss(model, Val) model.train() if epoch + 1 > min_epochs and val_loss < min_val_loss: min_val_loss = val_loss best_model = copy.deepcopy(model) torch.save(best_model.state_dict(), r"E:\dataset\Airbnb\training_data\model\cnn.pkl")

这段代码是一个简单的CNN模型的训练过程。它的输入是经过处理的数据集 Dtr, Val, Dte，其中 Dtr 是训练集，Val 是验证集，Dte 是测试集。模型的优化器采用 Adam 算法，损失函数采用交叉熵损失。...

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![STM32F407ZG引脚功能深度剖析：掌握引脚分布与配置的秘密（全面解读）](https://tapit.vn/wp-content/uploads/2019/01/cubemx-peripheral-1024x545.png) # 摘要 本文全面介绍了STM32F407ZG微控制器的引脚特性、功能、配置和应用。首先概述了该芯片的引脚布局，然后详细探讨了标准外设、高级控制以及特殊功能引脚的不同配置和使用方法。在此基础上，文章深入分析了引脚模式配置、高级配置技巧，并提供了实际应用案例，如LED控制和串口通信。在设计方面，阐述了引脚布局策略、多层板设计及高密度引脚应用的解决方案。最后，介绍
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给出文档中问题的答案代码

您提到的是需要编写MATLAB代码来实现文档中的实验任务。以下是根据文档内容编写的MATLAB代码示例： ```matlab % 上机2 实验代码 % 读取输入图像 inputImage = imread('your_face_image.jpg'); % 替换为您的图像文件路径 if size(inputImage, 1) < 1024 || size(inputImage, 2) < 1024 error('图像尺寸必须大于1024x1024'); end % 将彩色图像转换为灰度图像 grayImage = rgb2gray(inputImage); % 调整图像大小为5
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Docker构建与运行Next.js应用的指南

资源摘要信息:"rivoltafilippo-next-main" 在探讨“rivoltafilippo-next-main”这一资源时，首先要从标题“rivoltafilippo-next”入手。这个标题可能是某一项目、代码库或应用的命名，结合描述中提到的Docker构建和运行命令，我们可以推断这是一个基于Docker的Node.js应用，特别是使用了Next.js框架的项目。Next.js是一个流行的React框架，用于服务器端渲染和静态网站生成。 描述部分提供了构建和运行基于Docker的Next.js应用的具体命令： 1. `docker build`命令用于创建一个新的Docker镜像。在构建镜像的过程中，开发者可以定义Dockerfile文件，该文件是一个文本文件，包含了创建Docker镜像所需的指令集。通过使用`-t`参数，用户可以为生成的镜像指定一个标签，这里的标签是`my-next-js-app`，意味着构建的镜像将被标记为`my-next-js-app`，方便后续的识别和引用。 2. `docker run`命令则用于运行一个Docker容器，即基于镜像启动一个实例。在这个命令中，`-p 3000:3000`参数指示Docker将容器内的3000端口映射到宿主机的3000端口，这样做通常是为了让宿主机能够访问容器内运行的应用。`my-next-js-app`是容器运行时使用的镜像名称，这个名称应该与构建时指定的标签一致。 最后，我们注意到资源包含了“TypeScript”这一标签，这表明项目可能使用了TypeScript语言。TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了静态类型定义的特性，能够帮助开发者更容易地维护和扩展代码，尤其是在大型项目中。 结合资源名称“rivoltafilippo-next-main”，我们可以推测这是项目的主目录或主仓库。通常情况下，开发者会将项目的源代码、配置文件、构建脚本等放在一个主要的目录中，这个目录通常命名为“main”或“src”等，以便于管理和维护。 综上所述，我们可以总结出以下几个重要的知识点： - Docker容器和镜像的概念以及它们之间的关系：Docker镜像是静态的只读模板，而Docker容器是从镜像实例化的动态运行环境。 - `docker build`命令的使用方法和作用：这个命令用于创建新的Docker镜像，通常需要一个Dockerfile来指定构建的指令和环境。 - `docker run`命令的使用方法和作用：该命令用于根据镜像启动一个或多个容器实例，并可指定端口映射等运行参数。 - Next.js框架的特点：Next.js是一个支持服务器端渲染和静态网站生成的React框架，适合构建现代的Web应用。 - TypeScript的作用和优势：TypeScript是JavaScript的一个超集，它提供了静态类型检查等特性，有助于提高代码质量和可维护性。 - 项目资源命名习惯：通常项目会有一个主目录，用来存放项目的源代码和核心配置文件，以便于项目的版本控制和团队协作。 以上内容基于给定的信息进行了深入的分析，为理解该项目的构建、运行方式以及技术栈提供了基础。在实际开发中，开发者应当参考更详细的文档和指南，以更高效地管理和部署基于Docker和TypeScript的Next.js项目。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【热传递模型的终极指南】：掌握分类、仿真设计、优化与故障诊断的18大秘诀

![热传递模型](https://study.com/cimages/videopreview/radiation-heat-transfer-the-stefan-boltzmann-law_135679.png) # 摘要 热传递模型在工程和物理学中占有重要地位，对于提高热交换效率和散热设计至关重要。本文系统性地介绍了热传递模型的基础知识、分类以及在实际中的应用案例。文章详细阐述了导热、对流换热以及辐射传热的基本原理，并对不同类型的热传递模型进行了分类，包括稳态与非稳态模型、一维到三维模型和线性与非线性模型。通过仿真设计章节，文章展示了如何选择合适的仿真软件、构建几何模型、设置材料属性和
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python经典题型和解题代码

Python的经典题型通常涵盖了基础语法、数据结构、算法、函数式编程、文件操作、异常处理以及网络爬虫等内容。以下是一些常见的题目及其简单示例： 1. **基础题**： - 示例：打印九九乘法表 ```python for i in range(1, 10): print(f"{i} * {i} = {i*i}") ``` 2. **数据结构**： - 示例：实现队列（使用列表） ```python class Queue: def __init__(self):
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宠物控制台应用程序：Java编程实践与反思

资源摘要信息:"宠物控制台：统一编码练习" 本节内容将围绕PetStore控制台应用程序的开发细节进行深入解析，包括其结构、异常处理、toString方法的实现以及命令行参数的应用。 标题中提到的“宠物控制台：统一编码练习”指的是创建一个用于管理宠物信息的控制台应用程序。这个项目通常被用作学习编程语言（如Java）和理解应用程序结构的练习。在这个上下文中，“宠物”一词代表了应用程序处理的数据对象，而“控制台”则明确了用户与程序交互的界面类型。 描述部分反映了开发者在创建这个控制台应用程序的过程中遇到的挑战和学习体验。开发者提到，这是他第一次不依赖MVC RESTful API格式的代码，而是直接使用Java编写控制台应用程序。这表明了从基于Web的应用程序转向桌面应用程序的开发者可能会面临的转变和挑战。 在描述中，开发者提到了关于项目结构的一些想法，说明了项目结构不是完全遵循约定，部分结构是自行组合的，部分是从实践中学习而来的。这说明了开发者在学习过程中可能会采用灵活的编码实践，以适应不同的编程任务。 异常处理是编程中的一个重要方面，开发者表示在此练习中没有处理异常，而是通过避免null值来“闪避”一些潜在的问题。这可能表明开发者更关注于快速原型的实现，而不是在学习阶段就深入处理异常情况。虽然这样的做法在实际项目中是不被推荐的，但它可以帮助初学者快速理解程序逻辑。 在toString方法的实现上，开发者明确表示该方法并不遵循常规的约定，而是为了让控制台读数更易于人类阅读，这表明开发者在这个阶段更注重于输出结果的可读性，而不是遵循某些严格的编程习惯。 最后，开发者谈到了希望包括一些命令行参数来控制数据输出，但因为这不是最小可行性产品（MVP）的一部分，所以没有实现。在Java等语言中，使用命令行参数是控制应用程序行为的常见做法，通常通过解析`main`方法的`args`参数来实现。 标签中提到的"Java"是本练习的主要编程语言。Java是一种广泛使用的通用编程语言，它特别适合于大型系统开发。Java编写的控制台应用程序能够跨平台运行，因为Java虚拟机（JVM）为它提供了跨平台的兼容性。 从提供的文件名称列表“pet-console-develop”可以推测出，这个文件夹可能包含了所有与开发PetStore控制台应用程序相关的源代码、文档和其他资源。由于开发者提到的是“练习”，可以推断这是一个用于学习和实验的项目，而非一个完整的商业软件。 总结以上分析，PetStore控制台应用程序是一个用于教学目的的Java项目，它提供了对于控制台应用程序结构、异常处理、方法重写以及命令行参数使用等方面的实践学习。这个练习可以帮助初学者或经验较少的开发者学习如何构建简单的桌面应用程序，并逐步理解更多的编程概念。