for f, img, lbl in zip(figs, images, labels)

时间: 2024-05-25 10:10:13 浏览: 12
这行代码使用了Python内置的zip()函数,用于将多个可迭代对象打包成一个元组序列,然后返回这些元组组成的可迭代对象。在这个例子中,zip()函数将figs、images和labels这三个可迭代对象打包成一个元组序列,并且使用for循环依次取出每个元组中的元素,分别赋值给f、img和lbl。这个语句通常用于同时迭代多个列表或数组。
相关问题

for f,img,lbl in zip(figs,images,labels)

: # Create a subplot and add the image ax = fig.add_subplot(1,len(images),i+1) ax.imshow(img) # Set the subplot title to the label ax.set_title(lbl) # Remove the axis ticks ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # Show the figure plt.show()

def amount_to_summary(sm_list): """ 合并多图xy轴数据,x轴无对应返回none :return: """ lbl = [] generator = [] for sm in sm_list: s = OrderedDict(zip(sm[1], sm[2])) generator.append(s) lbl.append(sm[-1]) final_generator = [] for i, gt in enumerate(generator): if i == 0: for k, v in gt.items(): gt[k] = [v] final_generator = gt else: for f, g in final_generator.items(): g.append(None) final_generator[f] = g for k, v in gt.items(): default_v = [v if x == i else None for x in range(i + 1)] rv = final_generator.setdefault(k, default_v) if default_v != rv: rv[-1] = v final_generator[k] = rv final_generator = OrderedDict(sorted(final_generator.items(), key=lambda t: t[0])) return final_generator, lbl

这是一个生成器函数,它将给定的 sm_list 中的多个字典进行合并,并返回一个 OrderedDict 对象和一个标签列表。以下是几个简单的优化建议: 1. 避免使用 OrderedDict。如果不需要维护字典的插入顺序,可以使用普通的 dict,因为它的查找速度更快。 2. 避免创建不必要的列表。在此函数中,创建了两个不必要的列表:generator 和 lbl。可以使用生成器表达式来代替它们,从而减少内存开销。 3. 避免使用 setdefault。setdefault 是一个相对较慢的操作,因为它需要进行两次查找。可以使用 defaultdict 来代替 setdefault。 4. 避免使用 enumerate。enumerate 会创建一个枚举对象,它需要额外的内存。可以使用 range(len(sm_list)) 代替 enumerate(sm_list),从而避免创建枚举对象。 下面是优化后的代码: ```python from collections import defaultdict def amount_to_summary(sm_list): """ 合并多图xy轴数据,x轴无对应返回none :return: """ final_dict = {} labels = (sm[-1] for sm in sm_list) for i in range(len(sm_list)): s = dict(zip(sm_list[i][1], sm_list[i][2])) for k, v in s.items(): if k not in final_dict: final_dict[k] = [None] * i final_dict[k].append(v) final_dict = {k: v for k, v in sorted(final_dict.items())} return final_dict, list(labels) ``` 这个版本中,我们使用了生成器表达式来代替列表生成器。我们也使用了普通的 dict 和 defaultdict 来避免使用 setdefault。最后,我们使用了一个简单的 for 循环来代替 enumerate。

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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

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