for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

时间: 2024-02-10 08:07:35 浏览: 165
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android中遇到ERROR: Could not find method clean() for arguments这个奇葩的错误如何解决！！

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是在遍历模型的所有参数，然后对需要初始化的参数进行指定的初始化方法。其中，name表示参数的名字，w表示参数的值。如果名字中不包含exclude参数指定的字符串，就对该参数进行初始化。如果参数名字中包含'weight'，就使用指定的初始化方法（xavier、kaiming或者normal）进行初始化，如果参数名字中包含'bias'，就将偏置初始化为0。如果参数名字中既不包含'weight'也不包含'bias'，就跳过不进行初始化。
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XStream文档该存储库包含的GitHub页面，这些页面用于自动呈现的静态。网站生成此存储库的内容已... rsync -cr --progress --delete --exclude=".*" --exclude="*.md" --exclude=jira --exclude 1\\\\.\\* --exclude=

def init_network(model, method='xavier', exclude='embedding', seed=123): for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

其中，model参数表示需要初始化的模型，method参数表示使用的初始化方法，exclude参数表示不需要初始化的参数名字（比如embedding层的参数通常使用预训练模型，不需要重新初始化）。seed参数表示随机数种子。函数...

def init_network(model, method='xavier', exclude='embedding', seed=123): for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'bn' in name and 'weight' in name: nn.init.constant_(w, 0) continue if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

该函数接受一个模型对象 model，一个初始化方法 method，一个需要排除的参数名 exclude，以及一个随机种子 seed（可选）作为输入。 在函数内部，通过遍历模型的命名参数，获取每个参数的名称和值。如果参数...

解释如下代码： @property def movie_rate(self): movie_rate = Rate.objects.filter(movie_id=self.id).aggregate(Avg('mark'))['mark__avg'] return movie_rate or '无' class Meta: verbose_name = "电影" verbose_name_plural = "电影" def __str__(self): return self.name def to_dict(self, fields=None, exclude=None): opts = self._meta data = {} for f in chain(opts.concrete_fields, opts.private_fields, opts.many_to_many): if exclude and f.name in exclude: continue if fields and f.name not in fields: continue value = f.value_from_object(self) if isinstance(value, date): value = value.strftime('%Y-%m-%d') elif isinstance(f, FileField): value = value.url if value else None data[f.name] = value return data

这段代码定义了一个电影模型，包括属性、元信息、...如果exclude参数被传入，则不返回exclude参数中指定的字段。对于日期类型的字段，该方法将其转化成字符串类型；对于文件类型的字段，该方法将其转化成该文件的URL。

class BootStrap: bootstrap_exclude_fields = [] def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) # 循环ModelForm中的所有字段，给每个字段的插件设置 for name, field in self.fields.items(): if name in self.bootstrap_exclude_fields: continue # 字段中有属性，保留原来的属性，没有属性，才增加。 if field.widget.attrs: field.widget.attrs["class"] = "form-control" field.widget.attrs["placeholder"] = field.label else: field.widget.attrs = { "class": "form-control", "placeholder": field.label }

其中，bootstrap_exclude_fields 属性用于指定需要排除的字段，不设置 Bootstrap 样式。在 __init__ 方法中，通过遍历所有字段，设置每个字段的插件，即将其 attrs 属性中的 class 和 placeholder 设置为 ...

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

build_model方法用于加载ImageNet预训练模型，支持resnet101模型。build_prototypes方法用于提取RoI特征和类别标签，并将其存储为特征向量和类别原型。这个类的作用是在目标检测任务上进行模型校准。

def is_avaliable(self): real_cap = min(self.init_capacity, self.bandwidth_max) bandwidth_next = real_cap / (self.connected_users + 1) if bandwidth_next < self.bandwidth_guaranteed: return False return True def connect(self): s = self.get_slice() if self.connected: return # increment connect attempt self.stat_collector.incr_connect_attempt(self) if s.is_avaliable(): s.connected_users += 1 self.connected = True print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return True else: self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk]) if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable(): # handover self.stat_collector.incr_handover_count(self) elif self.base_station is not None: # block self.stat_collector.incr_block_count(self) else: pass # uncovered print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return False中的资源分配

这段代码是一个基站为移动客户端分配资源的过程。在is_avaliable()方法中，计算出当前基站的最大容量和带宽，然后计算新连接一个用户后，每个用户能够获得的带宽是否大于基站保证的带宽，如果小于就说明该基站已经...

if not hasattr(watchdog.events, "EVENT_TYPE_OPENED"): watchdog.events.EVENT_TYPE_OPENED = 'created' app = Flask(__name__) qa_df = pd.read_excel('qa.xlsx') def process_text(text): text = text.lower().strip() text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) return text def match_question(text): for i, row in qa_df.iterrows(): if re.search(row['question'], text): return row['answer'] return None @app.route('/api/chatbot', methods=['POST']) def chatbot(): text = request.json['text'] processed_text = process_text(text) answer = match_question(processed_text) if answer: return jsonify({'response': answer}) else: return jsonify({'response': 'Sorry'}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)发生错误File c:\users\ljimmy\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\werkzeug\_reloader.py:456, in run_with_reloader(main_func, extra_files, exclude_patterns, interval, reloader_type) 454 reloader.run() 455 else: --> 456 sys.exit(reloader.restart_with_reloader()) 457 except KeyboardInterrupt: 458 pass SystemExit: 1

这也是一个Python程序在运行过程中出现了错误，具体错误在第一行给出了文件路径和行数。该错误是因为程序使用了自动重新加载代码的reloader功能，但是该功能在某些情况下可能会引起问题。可以尝试将debug模式关闭，...

check_suffix(weights, '.pt') # check weights pretrained = weights.endswith('.pt') if pretrained: with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): weights = attempt_download(weights) # download if not found locally ckpt = torch.load(weights, map_location=device) # load checkpoint model = Model(cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create exclude = ['anchor'] if (cfg or hyp.get('anchors')) and not resume else [] # exclude keys csd = ckpt['model'].float().state_dict() # checkpoint state_dict as FP32 csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=exclude) # intersect model.load_state_dict(csd, strict=False) # load LOGGER.info(f'Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items from {weights}') # report else: model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create

这段代码看起来是用来加载预训练模型的，它首先检查模型文件的后缀名是否为'.pt'，如果是，则尝试从本地下载该文件，如果未找到，则从互联网下载。然后，它加载该预训练模型的状态字典，并将其转换为FP32格式。...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

这段代码是使用 argparse 库来解析命令行参数。通过 argparse.ArgumentParser() 创建一个解析器对象 parser，然后使用 add_argument() 方法来添加需要解析的参数，如 --weights, --source, --img-size 等。...

# Model check_suffix(weights, '.pt') # check weights pretrained = weights.endswith('.pt') if pretrained: with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): weights = attempt_download(weights) # download if not found locally ckpt = torch.load(weights, map_location='cpu') # load checkpoint to CPU to avoid CUDA memory leak model = Model(cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create exclude = ['anchor'] if (cfg or hyp.get('anchors')) and not resume else [] # exclude keys csd = ckpt['model'].float().state_dict() # checkpoint state_dict as FP32 csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=exclude) # intersect model.load_state_dict(csd, strict=False) # load LOGGER.info(f'Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items from {weights}') # report else: model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create amp = check_amp(model) # check AMP

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于创建模型。具体来说，代码首先检查权重文件是否以'.pt'结尾，如果是，则会尝试从本地或者网络上下载权重文件。接下来，代码使用torch.load函数加载检查点文件到CPU上，避免CUDA内存...

UnauthorizedError Traceback (most recent call last) Cell In[162], line 11 9 # 获取上个月的天气情况 10 mgr = owm.weather_manager() ---> 11 observation = mgr.weather_at_place('上海') # 这里以北京为例 12 date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) 13 one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/weatherapi25/weather_manager.py:53, in WeatherManager.weather_at_place(self, name) 51 assert isinstance(name, str), "Value must be a string" 52 params = {'q': name} ---> 53 _, json_data = self.http_client.get_json(OBSERVATION_URI, params=params) 54 return observation.Observation.from_dict(json_data) File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/commons/http_client.py:158, in HttpClient.get_json(self, path, params, headers) 156 except requests.exceptions.Timeout: 157 raise exceptions.TimeoutError('API call timeouted') --> 158 HttpClient.check_status_code(resp.status_code, resp.text) 159 try: 160 return resp.status_code, resp.json() File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/commons/http_client.py:313, in HttpClient.check_status_code(cls, status_code, payload) 311 raise exceptions.APIRequestError(payload) 312 elif status_code == 401: --> 313 raise exceptions.UnauthorizedError('Invalid API Key provided') 314 elif status_code == 404: 315 raise exceptions.NotFoundError('Unable to find the resource')解释下是什么原因的报错

这个报错是因为你提供的OpenWeatherMap API Key无效或者过期了。在OpenWeatherMap的API访问中，API Key是必须的，如果API Key无效或者过期，将无法访问OpenWeatherMap API。 请检查你的API Key是否正确并且有效。...

# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*- import os currentUrl = os.path.abspath(os.path.join("__file__")) SETUP_DIR = os.path.dirname(currentUrl)+"\\" def findAllFilesWithSpecifiedSuffix(target_dir, target_suffix="py"): find_res = [] target_suffix_dot = "." + target_suffix walk_generator = os.walk(target_dir) for root_path, dirs, files in walk_generator: if len(files) < 1: continue for file in files: file_name, suffix_name = os.path.splitext(file) if suffix_name == target_suffix_dot: find_res.append(os.path.join(root_path, file)) return find_res py_files = findAllFilesWithSpecifiedSuffix(SETUP_DIR) block_cipher = None a = Analysis(py_files, pathex=[SETUP_DIR], binaries=[], datas=[(SETUP_DIR+'Json_File','Json_File'),(SETUP_DIR+'Remote_file','Remote_file')], hiddenimports=['pyttsx3','pyserial','opencv-python','pillow','openpyxl'], hookspath=[], hooksconfig={}, runtime_hooks=[], excludes=[], win_no_prefer_redirects=False, win_private_assemblies=False, cipher=block_cipher, noarchive=False) pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher) exe = EXE(pyz, a.scripts, [], exclude_binaries=True, name='host_structure', debug=False, bootloader_ignore_signals=False, strip=False, upx=True, console=False, disable_windowed_traceback=False, target_arch=None, codesign_identity=None, entitlements_file=None) coll = COLLECT(exe, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, strip=False, upx=True, upx_exclude=[], name='TCLtester')报错：ValueError: the environment variable is longer than 32767 characters

for i, chunk in enumerate(chunks): varname = f'MYPATH_{i}' os.environ[varname] = chunk # 在 Python 中使用这些环境变量 import sys sys.path.append(os.environ['MYPATH_0']) sys.path.append(os.environ['...

if not hasattr(watchdog.events, "EVENT_TYPE_OPENED"): watchdog.events.EVENT_TYPE_OPENED = 'created' app = Flask(name) qa_df = pd.read_excel('qa.xlsx') def process_text(text): text = text.lower().strip() text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) return text def match_question(text): for i, row in qa_df.iterrows(): if re.search(row['question'], text): return row['answer'] return None @app.route('/api/chatbot', methods=['POST']) def chatbot(): text = request.json['text'] processed_text = process_text(text) answer = match_question(processed_text) if answer: return jsonify({'response': answer}) else: return jsonify({'response': 'Sorry'}) if name == 'main': app.run(debug=True)发生错误File c:\users\ljimmy\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\werkzeug_reloader.py:456, in run_with_reloader(main_func, extra_files, exclude_patterns, interval, reloader_type) 454 reloader.run() 455 else: --> 456 sys.exit(reloader.restart_with_reloader()) 457 except KeyboardInterrupt: 458 pass SystemExit: 1如何解决

同时，代码的最后一行if name == 'main':也应该更正为if __name__ == '__main__':。修改后的代码如下： if not hasattr(watchdog.events, "EVENT_TYPE_OPENED"): watchdog.events.EVENT_TYPE_OPENED = '...

ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[7], line 37 34 return jsonify({'answer': answer}) 36 if __name__ == '__main__': ---> 37 app.run(debug=True) File c:\users\ljimmy\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\flask\app.py:914, in Flask.run(self, host, port, debug, load_dotenv, **options) 911 from werkzeug.serving import run_simple 913 try: --> 914 run_simple(t.cast(str, host), port, self, **options) 915 finally: 916 # reset the first request information if the development server 917 # reset normally. This makes it possible to restart the server 918 # without reloader and that stuff from an interactive shell. 919 self._got_first_request = False File c:\users\ljimmy\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\werkzeug\serving.py:1097, in run_simple(hostname, port, application, use_reloader, use_debugger, use_evalex, extra_files, exclude_patterns, reloader_interval, reloader_type, threaded, processes, request_handler, static_files, passthrough_errors, ssl_context) 1094 from ._reloader import run_with_reloader 1096 try: -> 1097 run_with_reloader( 1098 srv.serve_forever, 1099 extra_files=extra_files, 1100 exclude_patterns=exclude_patterns, 1101 interval=reloader_interval, 1102 reloader_type=reloader_type, 1103 ) 1104 finally: 1105 srv.server_close() File c:\users\ljimmy\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\werkzeug\_reloader.py:440, in run_with_reloader(main_func, extra_files, exclude_patterns, interval, reloader_type) 437 import signal 439 signal.signal(signal.SIGTERM, lambda *args: sys.exit(0)) --> 440 reloader = reloader_loops[reloader_type]( 441 extra_files=extra_files, exclude_patterns=exclude_patterns, interval=interval 442 ) 444 try: 445 if os.environ.get("WERKZEUG_RUN_MAIN") == "true": File c:\users\ljimmy\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\werkzeug\_reloader.py:315, in WatchdogReloaderLoop.__init__(self, *args, **kwargs) 313 from watchdog.observers import Observer 314 from watchdog.events import PatternMatchingEventHandler --> 315 from watchdog.events import EVENT_TYPE_OPENED 316 from watchdog.events import FileModifiedEvent 318 super().__init__(*args, **kwargs) ImportError: cannot import name 'EVENT_TYPE_OPENED' from 'watchdog.events' (C:\Users\Ljimmy\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\watchdog\events.py)

根据你提供的信息，这是一个 Python 的 ImportError 异常，异常信息显示无法从 watchdog.events 模块中导入 EVENT_TYPE_OPENED。这可能是因为版本兼容性问题或 watchdog 库未正确安装导致的。建议检查 watchdog 库的...
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我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"