MyModel.class代码是怎样的

MyModel.class是需要导出的数据模型，其代码应该根据实际需要来定义。

以导出用户信息为例，假设我们需要导出用户的姓名、年龄、性别和地址，那么可以定义一个MyModel类，代码示例如下：

public class MyModel {
    @ExcelProperty(value = "姓名", index = 0)
    private String name;

    @ExcelProperty(value = "年龄", index = 1)
    private int age;

    @ExcelProperty(value = "性别", index = 2)
    private String gender;

    @ExcelProperty(value = "地址", index = 3)
    private String address;

    // 省略getter和setter方法
}

在MyModel类中，我们使用@ExcelProperty注解来指定需要导出的属性，其中value属性表示列的名称，index属性表示列的索引，即在Excel中的列数。

需要注意的是，MyModel类需要提供getter和setter方法，否则easyexcel无法正确读取和写入数据。

相关问题

Domains = data(Domain) model=Sequential() model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions报错Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.怎么改

这个错误是由于你的自定义模型类在加载权重之前没有创建变量。你需要在加载权重之前先调用模型以创建变量。你可以按照以下步骤进行修改：

1. 将自定义模型类继承`tf.keras.Model`类，并实现`__init__`和`call`方法。

2. 在`__init__`方法中初始化所有需要的层。

3. 在`call`方法中定义模型的前向传递过程。

4. 加载权重之前使用模型至少进行一次前向传递，以便创建变量。

5. 加载权重。

下面是一个修改后的代码示例：

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        return self.dense2(x)

def load_model_weights():
    Domains = data(Domain)
    model = MyModel()
    model(Domains[:1]) # 调用模型以创建变量
    model.load_weights('Mymodel.h5')
    predictions = model.predict(Domains)
    return predictions

注意，这里只是一个示例，你需要根据自己的模型结构进行相应的修改。

class MyModel(nn.Module): def init(self): super(MyModel, self).init() self.conv1 = nn.Conv1d(1, 16, 3) self.pool1 = nn.MaxPool1d(2) self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, 3) self.pool2 = nn.MaxPool1d(2) self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, 3) self.fc1 = nn.Linear(64 * 96, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1)

在你提供的代码中，有一个拼写错误，导致初始化函数没有被正确地定义。正确的代码如下：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(1, 16, 3)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, 3)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(2)
        self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 96, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 1)

在这个模型定义中，初始化函数 `__init__` 被正确地定义，而不是 `init`。这个模型和之前的模型定义相同，包括三个卷积层和两个全连接层，用于回归任务。