解释classify_data_level2 = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: []))

时间: 2023-09-30 08:06:51 浏览: 111
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Text-classify.rar_text classify _贝叶斯

classify_data_level2 是一个 Python 中的 defaultdict 数据结构，它包含两个层级的默认字典（defaultdict）。第一层级是键对应的值是一个字典，第二个层级是字典中的键对应的值是一个列表。如果字典中不存在的键被访问，就会自动创建一个空的字典或列表。这种数据结构通常用于处理嵌套的数据，并且可以在添加数据时避免手动创建不存在的键值对。
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if __name__ == '__main__': path_pre = os.path.dirname(os.path.dirname(os.getcwd())) path_ = os.path.dirname(os.getcwd()) path = os.path.dirname(__file__) useTypes = ['txt','txt+formula'] dataname_list = ['data_knowledge_30%F_3','data_knowledge_50%F_7','data_knowledge_70%F_1','data_knowledge_F_9'] model_name_list = ['TextCNN'] #['TextRNN_Att','TextRNN','TextRCNN','TextCNN','FastText','DPCNN','Seq2seq','Transformer'] #['TextRNN_Att'] # classify_type_list =['level2_single'] use_KFold = False # 是否使用交叉验证 fine_tune = False # 三级标签中设计 begin_begin_time = time.time()

接下来定义了一些变量，包括 useTypes、dataname_list、model_name_list、classify_type_list、use_KFold、fine_tune 和 begin_begin_time。这些变量可能是用于配置脚本行为的参数或数据。 最后，...

for n in classify_type_list: # 2 分类【二级标签、三级标签】 for m in dataname_list: # 3 数据集 for j in model_name_list: # 6 模型 for useType in useTypes: begin_time = time.time() dataname = m model_name = j classify_type = n dataset = '{}_label2_pre_balance_pre_last'.format(dataname) path_data = 'data/data_{}/'.format(dataname[5:]) parser = argparse.ArgumentParser()

随后，根据不同的参数组合，构建了一个字符串 dataset 和一个路径字符串 path_data。 最后，使用 argparse.ArgumentParser() 创建一个参数解析器对象，用于解析命令行参数。 该段代码的目的是在给定的参数...

SELECT GROUP_CONCAT(classify_name SEPARATOR '/') AS classify_namesm FROM sys_classify WHERE FIND_IN_SET( classify_id, ( SELECT concat(ancestors, ',', classify_id) FROM sys_classify WHERE classify_id = 274 ) ) > 0这个sql怎么优化

1. 使用索引：可以为 sys_classify 表的 classify_id 和 ancestors 字段创建索引，以提高查询效率。 2. 减少子查询：可以将子查询中的 concat 函数替换为 join 操作，以减少查询时间。 3. 分页查询：如果查询结果...

import re import json from collections import defaultdict from question_classifier import * from question_parser import * from answer_search import * from tuomin_word import * '''问答类''' class ChatBotGraph: def __init__(self): self.classifier = QuestionClassifier() self.parser = QuestionPaser() self.searcher = AnswerSearcher() self.keyword_chains = {} self.delimit = '\x00' def chat_main(self, sent, name='珍一堂'): with open('con2.json', 'r') as f: config = json.load(f) # 根据参数获取配置文件中的值 if name in config: name_config = config[name] else: name_config = None answer = '您好，我是在线智能小助理,有什么需要帮助你的?若是没回答上来,请拨打人工电话:{}'.format(name_config) # (2023/7/10)新加入代码 ************************ gfw = DFAFilter() gfw.parse('./stop_word.txt') sent = gfw.filter(sent) print(sent) res_classify = self.classifier.classify(sent) if not res_classify: return answer res_sql = self.parser.parser_main(res_classify) final_answers = self.searcher.search_main(res_sql) if not final_answers: return answer else: return '\n'.join(final_answers) if __name__ == '__main__': path = './stop_word.txt' handler = ChatBotGraph() handler.parse(path) while 1: question = input('用户:') answer = handler.chat_main(question) print('助理小李:', answer) 能解释一下这个代码吗

让我来解释一下主要的部分： 1. 导入必要的库：代码开头导入了一些需要使用的库，如re（正则表达式操作）、json（处理 JSON 数据）、defaultdict（创建默认值字典）等。 2. 导入其他模块：代码中导入了其他...

args.cuda = True if torch.cuda.is_available() else False model_name = args.model_name classify_type = args.classify_type if args.embedding == 'random': embedding = 'random' else: embedding = 'word2vec' if model_name == 'FastText': from utils_fasttext import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs else: from utils import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs path_corpus = 'data/data_{}/'.format(dataname[5:]) # 公共文件 地址 path_output = 'result_{}/'.format(dataname) # 结果输出 logdir = "result_{}/log/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 saved_dict = "result_{}/saved_dict/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 embed_dir = "result_{}/embedding/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useTypes) # 结果输出 makedirs([logdir, saved_dict, embed_dir])

如果 args.embedding 为 'random'，则将 embedding 设置为 'random'，否则设置为 'word2vec'。 然后，根据 model_name 的值判断是否使用 FastText 模型，并根据需要引入相应的工具模块。 接下来是一...

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--model_name', type=str, default=model_name, help='[TextCNN、TextRCNN、TextRNN、TextRNN_Att、DPCNN、FastText]') parser.add_argument('--dataset', type=str, default=dataset, help='Dataset') parser.add_argument('--classes_level2', type=int, default=29, help='label level2 classes') # 03分类数(二级) 运行中赋值 parser.add_argument('--classes_level3', type=int, default=0, help='label level3 classes') # 03分类数(三级) 运行中赋值 parser.add_argument('--classify_type', type=str, default=classify_type, help='[level2_multi, level3_single, level2_multi, level3_multi]') # 分类类别 parser.add_argument('--fine_tune', action='store_false', default=fine_tune, help='level3_single fine_tune')

- --classes_level2 是一个整数类型的参数，用于指定二级标签的类别数，默认值是 29。 - --classes_level3 是一个整数类型的参数，用于指定三级标签的类别数，默认值是 0。 - --classify_type 是一个字符串...

def wenda(): user = current_user daan = "" if request.method == "GET": key = request.args.get("key", "") if key: try: res_classify = CLASSIFIER.classify(key) print(res_classify) if not res_classify: return render_template('wenda.html', user=current_user, daan="没有找到答案") res_sql = PARSER.parser_main(res_classify) final_answers = SEACHER.search_main(res_sql) if final_answers: daan = '\n'.join(final_answers) else: daan = "没有找到答案" except Exception as e: print(e) daan = "没有找到答案" return render_template('wenda.html', user=current_user , daan=daan)

这段代码定义了一个函数wenda()，它接收当前用户对象current_user和一个空字符串daan作为参数。当请求方法为GET时，从请求参数中获取key值，然后使用CLASSIFIER对象对key进行分类（可能是文本分类），并...

def train(config, model, train_iter, vali_iter, test_iter, K_on, fine_tune): start_time = time.time() if fine_tune: # 只优化最后的分类层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) best_pred = 0 # 记录验证集最优的结果 total_batch = 0 # 记录进行到多少batch last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 for epoch in range(config.num_epochs): for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): # 在不同的epoch中，batch的取法是不同的 t = time.time() model.train() # 训练 LOSS = margin_loss if ('multi' in config.classify_type) and ('level3' in config.classify_type) else nll_loss outputs = model(trains) optimizer.zero_grad() train_loss = LOSS(outputs, labels) train_loss.backward() optimizer.step()

如果分类类型中包含'multi'并且包含'level3'，则使用margin_loss作为损失函数，否则使用nll_loss作为损失函数。然后，将输入数据trains传入模型，得到模型的输出outputs。 接下来，将优化器的梯度清零，...

inputs = tf.keras.Input((height, width, 1)) x = inputs # Multi-Wiener deconvol utions x = WienerDeconvolution(initial_psf, initial_K)(x) skips = [] # Contracting path for c in encoding_cs: x, x_skip = encoder_block(x, c, kernel_size=3, padding='same', dilation_rate=1, pooling='average') skips.append(x_skip) skips = list(reversed(skips)) # Center x = conv2d_block(x, center_cs, kernel_size=3, padding='same') # Expansive path for i, c in enumerate(decoding_cs): if skip_connections[i]: x = decoder_block_resize(x, skips[i], c, kernel_size=3, padding='same', dilation_rate=1) else: x = decoder_block(x, None, c, kernel_size=3, padding='same', dilation_rate=1) # Classify x = layers.Conv2D(filters=1, kernel_size=1, use_bias=True, activation='relu')(x) outputs = tf.squeeze(x, axis=3) model = tf.keras.Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs])

代码中包含了两个子模块：编码器和解码器。编码器通过多个卷积层将输入图像压缩为特征图，其中的池化操作可以缩小特征图的尺寸。在编码器的每一层中，都会保存一个跳跃连接，将该层的特征图保存下来，以便在解码器中...

解释代码 general_classify_request.produce_body(body_dict=body)

这段代码是调用了名为 produce_body 的方法，该方法属于 general_classify_request 这个类。该方法接受一个名为 body_dict 的参数，并将其传递给 body 变量。该方法的作用是根据传入的参数 body_dict 构造...

补全下面代码中模型预测部分import paho.mqtt.client as mqtt import numpy as np import json import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.backend import set_session model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') classes=["daisy","dandelion","roses","sunflowers","tulips"] def on_connect(client,userdata,flags,rc): if rc==0: print("successfully connected to broker.") client.subscribe("Group_04/IMAGE/classify") else: print("Connection failed with code: %d." %rc) def classify_flower(filename,data): print("Start classifying") model.predict(data) print("Done.") return {"filename":filename,"prediction":classes[win],"score":0.99,"index":win} def on_message(client,userdata,msg): recv_dict=json.loads(msg.payload) img_data=np.array(recv_dict["data"]) result=classify_flower(recv_dict["filename"],img_data) print("Sending results: ",result) client.publish("Group_04/IMAGE/predict",json.dumps(result)) def setup(hostname): client=mqtt.Client() client.on_connect=on_connect client.on_message=on_message client.connect(hostname) client.loop_start() return client def main(): model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') client=setup("172.17.0.3") for filename in os.listdir(samples_dir): file_path=os.path.join(samples_dir,filename) classify_flower(file_path) while True: pass if __name__=='__main__': main()

input_data = convert_to_model_input(processed_img) # 使用模型进行分类 prediction = model.predict(input_data) # 根据预测结果获取最高概率的类别索引 win = np.argmax(prediction) print("Done.") ...

if config.adaptive_lr: scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=config.decay_rate) # 调整学习率指数衰减，每次epoch：学习率 = gamma * 学习率 scheduler.step(train_loss) if total_batch % 10 == 0: # 每多少轮输出在训练集和验证集上的效果 if 'multi' in config.classify_type and 'level3' in config.classify_type: # 多标签分类 print('Epoch [{0:>3}/{1:>3}/{2:>5}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs, total_batch), end=' ') print(' | loss: {:.4f}'.format(train_loss.item()), end='') result_train = evaluate(outputs, labels, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) # 验证集和训练集的准确率 vali_loss, result_vali = vali_test(config, model, vali_iter, LOSS) # 验证 test_loss, result_test = vali_test(config, model, test_iter, LOSS) # 测试

如果是多标签分类，并且分类类型中包含'multi'和'level3'，则输出训练集的损失值和评估结果。如果不满足上述条件，则不进行输出。 然后，调用 vali_test 函数对验证集和测试集进行评估，计算验证集和测试集的损失...

cdef cpd.core.groupby.DataFrameGroupBy groups = self.processed_data.groupby(by='车牌号')这段代码在编译时报错：Cython.Compiler.Errors.CompileError: classify_data.pyx

groups = self.processed_data.groupby(by='车牌号') 如果需要在Cython中使用DataFrameGroupBy对象，则可以在函数参数中声明它们，例如： python cpdef my_function(pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy ...

解释代码 并讲解上下文关系 general_classify_request.produce_url_body(body_dict=body)

这段代码中，general_classify_request 是一个对象，其中有一个 produce_url_body() 方法。这个方法接受一个字典类型的参数 body_dict，用于生成请求的 URL 参数和请求体。 具体来说，general_classify_...

sample, target_classify = ds.make_blobs(SAMPLE_NUM, n_features=FEATURE_NUM, centers=CLASS_NUM, random_state=3)

下面我将对这段代码进行解释： python sample, target_classify = ds.make_blobs(SAMPLE_NUM, n_features=FEATURE_NUM, centers=CLASS_NUM, random_state=3) - ds是一个表示sklearn.datasets模块的别名...

cdef pd.Series prev_record报错：classify_data.pyx:76:9: 'Series' is not a type identifier应该如何修改，如果series是一个复合的数据

2. 在cdef中声明prev_record为pandas.Series类型，并定义其属性 cdef pd.Series prev_record 3. 如果series是一个复合的数据类型，需要在cdef中声明其数据结构和属性 cdef struct MySeries: double ...

class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] print(predictClass) print(predictProb)

img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 这样，整个 openimage 函数应该像这样： def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*....

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