# 计算带有自定义频率和权重的声压级 fp_tab = [ (25, 1), (31.5, 0.891), (40, 0.794), (50, 0.708), (63, 0.631), (80, 0.562), (100, 0.501), (125, 0.447), (160, 0.398), (200, 0.355), (250, 0.316), (315, 0.282), (400, 0.251), (500, 0.224), (630, 0.200), (800, 0.178), (1000, 0.158), (1250, 0.141), (1600, 0.126), (2000, 0.112), (2500, 0.100), (3150, 0.089), (4000, 0.079), (5000, 0.071), (6300, 0.063), (8000, 0.056), (10000, 0.050), (12500, 0.045), (16000, 0.040) ] spl = [] for f, w in fp_tab: mask = (freqs >= f - 1/6*f) & (freqs < f + 1/6*f) spl.append(np.max(fft_db[mask])) # 绘制图形 plt.stairs(range(len(fp_tab)), spl) plt.xticks(range(len(fp_tab)), [str(f) for f, _ in fp_tab])报错raise ValueError('Size mismatch between "values" and "edges". ' ValueError: Size mismatch between "values" and "edges". Expected `len(values) + 1 == len(edges)`, but `len(values) = 29` and `len(edges) = 29`.帮我修改正确的代码

时间: 2023-09-02 18:14:52 浏览: 37
这段代码是计算带有自定义频率和权重的声压级，并绘制图形。出现错误的原因是在绘制图形时，`plt.stairs`函数的`values`和`edges`参数长度不一致。你需要将`edges`的长度加1，使其等于`values`的长度加1。 下面是修改后的代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt freqs = np.arange(1, 20001) # 假设fft_db是一个长度为20000的numpy数组 fft_db = np.random.rand(20000) fp_tab = [ (25, 1), (31.5, 0.891), (40, 0.794), (50, 0.708), (63, 0.631), (80, 0.562), (100, 0.501), (125, 0.447), (160, 0.398), (200, 0.355), (250, 0.316), (315, 0.282), (400, 0.251), (500, 0.224), (630, 0.200), (800, 0.178), (1000, 0.158), (1250, 0.141), (1600, 0.126), (2000, 0.112), (2500, 0.100), (3150, 0.089), (4000, 0.079), (5000, 0.071), (6300, 0.063), (8000, 0.056), (10000, 0.050), (12500, 0.045), (16000, 0.040) ] spl = [] for f, w in fp_tab: mask = (freqs >= f - 1/6*f) & (freqs < f + 1/6*f) spl.append(np.max(fft_db[mask])) # 修改这里 plt.stairs(range(len(fp_tab)+1), [0]+spl+[0]) plt.xticks(range(len(fp_tab)), [str(f) for f, _ in fp_tab]) plt.show() ``` 修改方法是在`plt.stairs`函数的`values`参数前面添加一个0，同时将`edges`参数的长度加1，使其等于`values`的长度加1。这样就可以正常绘制图形了。

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self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.hidden_size_list = hidden_size_list self.hidden_layer_num = len(hidden_size_list) self.use_dropout = use_dropout self.weight_decay_lambda = weight_decay_lambda self.use_batchnorm = use_batchnorm self.params = {} # 初始化权重 self.__init_weight(weight_init_std) # 生成层 activation_layer = {'sigmoid': Sigmoid, 'relu': Relu} self.layers = OrderedDict()

接下来的代码是初始化函数的一部分，它调用了一个名为__init_weight的函数，用于初始化神经网络的权重。该函数接收一个参数weight_init_std，指定权重的初始化标准差。接下来，函数创建了一个名为activation_layer的...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次") 在这个代码中，我们首先加载了测试...

# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'

好的，你可以将最佳权重保存路径添加到代码中，如下所示： python import numpy as np import tensorflow as tf import os # 加载数据集 with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.read...

class MultiHeadGraphAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, dim_in, dim_k, dim_v): super(MultiHeadGraphAttention, self).__init__() #"dim_k and dim_v must be multiple of num_heads" assert dim_k % num_heads == 0 and dim_v % num_heads == 0 self.num_heads = num_heads self.dim_in = dim_in self.dim_k = dim_k self.dim_v = dim_v self.linear_q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_k = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_v = torch.nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2) self._nor_fact = 1 / sqrt(dim_k // num_heads)

这是一个实现多头图注意力机制的 PyTorch 模块。...需要注意的是，这个模块只处理了节点之间的注意力计算，如果要考虑边上的权重信息，还需要在输入特征矩阵中加入边的特征信息，并在计算注意力时将其考虑进去。

dataset = iter(dataset)，未使用局部变量 'dataset' 的值， def __init__(self): super(DetThread, self).__init__() path, img, im0s, self.vid_cap = next(dataset) self.weights = './yolov5s.pt' # 设置权重 self.current_weight = './yolov5s.pt' # 当前权重 self.source = '0' # 视频源 self.conf_thres = 0.25 # 置信度 self.iou_thres = 0.45 # iou self.jump_out = False # 跳出循环 self.is_continue = True # 继续/暂停 self.percent_length = 1000 # 进度条 self.rate_check = True # 是否启用延时 self.rate = 100 # 延时HZ怎么解决

这段代码中，未使用局部变量 'dataset' 的值是一个警告，并不会导致代码出错，如果你不需要使用 'dataset' 变量的值，可以忽略该警告。 至于最后一行的问题，我不清楚你的具体意思...如果你有其他的问题，请详细描述。

请补全以下代码：class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重（Alignment Weight） self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()

class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 ... h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze() return h

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # 计算 Critic 网络的 Temporal Difference self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # 定义 Critic 网络的损失函数，使用均方...

import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释

# 对权重进行随机初始化，取值范围为均值为0，标准差为节点数的负平方根 self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes)) self.who = numpy.random.normal(0.0, pow...

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

在你的代码中，你已经正确地将input_question和input_answer设置为需要梯度计算的张量。 然而，在使用torch.nn.Parameter时，你不需要再次设置requires_grad=True，因为torch.nn.Parameter默认会将其设置...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重和偏置 self.weights_ih = np.random.randn(hidden_size, input_size) self.bias_ih = np.random.randn(hidden_size, 1) self.weights_ho = np.random.randn(output_size, hidden_size) self.bias_ho = np.random.randn(output_size, 1) # 定义激活函数 self.activation = lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x)) self.derivative = lambda x: x * (1 - x) def forward(self, inputs): # 计算隐藏层的输出 hidden = self.activation(np.dot(self.weights_ih, inputs) + self.bias_ih) # 计算输出层的输出 output = self.activation(np.dot(self.weights_ho, hidden) + self.bias_ho) return output def backward(self, inputs, targets, output): # 计算输出层的误差 output_error = targets - output output_delta = output_error * self.derivative(output) # 计算隐藏层的误差 hidden_error = np.dot(self.weights_ho.T, output_delta) hidden_delta = hidden_error * self.derivative(hidden) # 更新权重和偏置 self.weights_ho += np.dot(output_delta, hidden.T) self.bias_ho += output_delta self.weights_ih += np.dot(hidden_delta, inputs.T) self.bias_ih += hidden_delta def train(self, inputs, targets, epochs): for i in range(epochs): for j in range(len(inputs)): # 前向传播 output = self.forward(inputs[j].reshape(-1, 1)) # 反向传播 self.backward(inputs[j].reshape(-1, 1), targets[j].reshape(-1, 1), output)

4. 反向传播函数backward中，通过目标值和当前的输出值计算出输出层的误差，然后通过权重矩阵的转置和输出层误差计算隐藏层的误差，最后更新权重和偏置。 5. 训练函数train中，通过迭代的方式对网络进行训练，每次...

with tf.GradientTape() as tape: _logits = self.model(np.array([s])) ## 带权重更新。 _exp_v = tl.rein.cross_entropy_reward_loss(logits=_logits, actions=[a], rewards=td[0]) grad = tape.gradient(_exp_v, self.model.trainable_weights) self.optimizer.apply_gradients(zip(grad, self.model.trainable_weights))

注意，这个损失函数是由动作 a 和累积奖励 td[0] 计算得出的。最后，程序调用 tape 的 gradient 方法，计算 _exp_v 对模型可训练参数的梯度。这些梯度可以用来更新参数，具体做法是通过 zip(grad, self.model....

self.loop_times = loop_times self.fuse_alpha = fuse_alpha def k_hop(self, A): # A: N, C, V, V N, C, V, _ = A.shape # A0: 1, 1, V, V A0 = torch.eye(V, dtype=A.dtype).to(A.device).unsqueeze(0).unsqueeze(0) * self.fuse_alpha A_power = torch.eye(V, dtype=A.dtype).to(A.device).unsqueeze(0).unsqueeze(0) for i in range(1, self.loop_times + 1): A_power = torch.einsum('ncuv,ncvw->ncuw', A, A_power) A0 = A_power * (self.fuse_alpha * (1 - self.fuse_alpha) ** i) + A0 return A0将此代码换一种写法

然后，通过 torch.eye 函数创建一个大小为 V × V 的单位矩阵，并将其扩展为 1 × 1 × V × V 的形状，与权重系数相乘，得到大小为 1 × 1 × V × V 的初始邻接矩阵 A0。 在循环中，计算当前 k-hop 的邻接矩阵 ...

optimizer_fp = optim.Adam(all_fp_kernels, lr=args.lr)

关于您的问题，我可以解释一下：这段代码是使用PyTorch库中的optim模块中的Adam优化器来为所有的神经网络权重和偏置项（all_fp_kernels）指定学习率（lr）。Adam优化器是一种常用的随机梯度下降算法，用于在神经网络...

x, _ = F.multi_head_attention_forward( query=x, key=x, value=x, embed_dim_to_check=x.shape[-1], num_heads=self.num_heads, q_proj_weight=self.q_proj.weight, k_proj_weight=self.k_proj.weight, v_proj_weight=self.v_proj.weight, in_proj_weight=None, in_proj_bias=torch.cat([self.q_proj.bias, self.k_proj.bias, self.v_proj.bias]), bias_k=None, bias_v=None, add_zero_attn=False, dropout_p=0, out_proj_weight=self.c_proj.weight, out_proj_bias=self.c_proj.bias, use_separate_proj_weight=True, training=self.training, need_weights=False )

这段代码是一个多头注意力机制的前向传播实现，输入的是查询（query）、键（key）和值（value）的张量x，以及一些权重参数和超参数。在多头注意力机制中，将x分别进行线性变换并分成多个头，然后对每个头进行单独的...

以下代码主要功能：class Community(): ''' use set operation to optimize calculation ''' def init(self,G,alpha=1.0): self._G = G self._alpha = alpha self._nodes = set() self._k_in = 0 self._k_out = 0 def add_node(self,node): neighbors = set(self._G.neighbors(node)) node_k_in = len(neighbors & self._nodes) node_k_out = len(neighbors) - node_k_in self._nodes.add(node) self._k_in += 2node_k_in self._k_out = self._k_out+node_k_out-node_k_in def remove_node(self,node): neighbors = set(self._G.neighbors(node)) community_nodes = self._nodes node_k_in = len(neighbors & community_nodes) node_k_out = len(neighbors) - node_k_in self._nodes.remove(node) self._k_in -= 2node_k_in self._k_out = self._k_out - node_k_out+node_k_in

该函数会将节点添加到当前社区中，并计算该节点与社区内节点的边权重，更新社区内部边和外部边的权重。 - 移除节点函数remove_node(self,node)，其中node表示要移除的节点。该函数会将节点从当前社区中移除，并更新...

_C.MODEL = CfgNode() _C.MODEL.TRANSFER_TYPE = "prompt" # one of linear, end2end, prompt, adapter, side, partial-1, tinytl-bias _C.MODEL.WEIGHT_PATH = "" # if resume from some checkpoint file _C.MODEL.SAVE_CKPT = False _C.MODEL.MODEL_ROOT = "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth" # root folder for pretrained model weights _C.MODEL.TYPE = "swin" _C.MODEL.MLP_NUM = 0 _C.MODEL.LINEAR = CfgNode() _C.MODEL.LINEAR.MLP_SIZES = [] _C.MODEL.LINEAR.DROPOUT = 0.1

这是一个配置文件，其中定义了模型的各种参数和选项。模型类型是 "swin"，使用的预训练模型权重路径是 "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth"。还指定了模型的传输类型、是否保存...

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基于Springboot的冬奥会科普平台

"冬奥会科普平台的开发旨在利用现代信息技术，如Java编程语言和MySQL数据库，构建一个高效、安全的信息管理系统，以改善传统科普方式的不足。该平台采用B/S架构，提供包括首页、个人中心、用户管理、项目类型管理、项目管理、视频管理、论坛和系统管理等功能，以提升冬奥会科普的检索速度、信息存储能力和安全性。通过需求分析、设计、编码和测试等步骤，确保了平台的稳定性和功能性。" 在这个基于Springboot的冬奥会科普平台项目中，我们关注以下几个关键知识点： 1. **Springboot框架**： Springboot是Java开发中流行的应用框架，它简化了创建独立的、生产级别的基于Spring的应用程序。Springboot的特点在于其自动配置和起步依赖，使得开发者能快速搭建应用程序，并减少常规配置工作。 2. **B/S架构**： 浏览器/服务器模式（B/S）是一种客户端-服务器架构，用户通过浏览器访问服务器端的应用程序，降低了客户端的维护成本，提高了系统的可访问性。 3. **Java编程语言**： Java是这个项目的主要开发语言，具有跨平台性、面向对象、健壮性等特点，适合开发大型、分布式系统。 4. **MySQL数据库**： MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，因其高效、稳定和易于使用而广泛应用于Web应用程序，为平台提供数据存储和查询服务。 5. **需求分析**： 开发前的市场调研和需求分析是项目成功的关键，它帮助确定平台的功能需求，如用户管理、项目管理等，以便满足不同用户群体的需求。 6. **数据库设计**： 数据库设计包括概念设计、逻辑设计和物理设计，涉及表结构、字段定义、索引设计等，以支持平台的高效数据操作。 7. **模块化设计**： 平台功能模块化有助于代码组织和复用，包括首页模块、个人中心模块、管理系统模块等，每个模块负责特定的功能。 8. **软件开发流程**： 遵循传统的软件生命周期模型，包括市场调研、需求分析、概要设计、详细设计、编码、测试和维护，确保项目的质量和可维护性。 9. **功能测试、单元测试和性能测试**： 在开发过程中，通过这些测试确保平台功能的正确性、模块的独立性和系统的性能，以达到预期的用户体验。 10. **微信小程序、安卓源码**： 虽然主要描述中没有详细说明，但考虑到标签包含这些内容，可能平台还提供了移动端支持，如微信小程序和安卓应用，以便用户通过移动设备访问和交互。 这个基于Springboot的冬奥会科普平台项目结合了现代信息技术和软件工程的最佳实践，旨在通过信息化手段提高科普效率，为用户提供便捷、高效的科普信息管理服务。