max_scalar = array.GetRange()[1] UnboundLocalError: local variable 'array' referenced before assignment应该怎么修正

时间: 2024-02-18 13:37:45 浏览: 31
这个错误意味着您在使用变量 `array` 之前没有将其分配给任何值。您需要确保在使用变量之前将其赋值。您可以检查一下变量 `array` 是如何定义的,然后找出为什么它没有被赋值。或者您可以在使用 `array` 变量之前,将其赋值为一个空数组或特定值,以避免这个错误。例如: ```python array = [] # 或者 array = [1, 2, 3] 等等 max_scalar = array.GetRange()[1] ``` 这样就不会再报 UnboundLocalError 错误了。
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max_indices = max_indices[::-1][0] IndexError: invalid index to scalar variable.怎么修改

抱歉,我之前给出的代码有误。如果你想要获取最大值的最后一个索引,可以使用以下代码进行修正: ```python import numpy as np # 假设你的数据框名为 df,列名为 column_name column_name = 'column_name' max_indices = np.where(df[column_name] == np.max(df[column_name].values))[0] # 取最后一个最大值索引 last_max_index = max_indices[-1] ``` 在这个修正后的代码中,`np.where` 函数用于找到最大值在数据框中出现的所有索引。然后,我们使用 `[-1]` 来获取最后一个索引值。请确保你已经导入了 `numpy` 库。

class UserSigninLog(db.Model): """登录日志表""" bind_key = 'db2' tablename = 'user_signin_log' id = mapped_column(Integer, primary_key=True) userid = mapped_column(String(16), index=True) username = mapped_column(String(32)) ip_addr = mapped_column(String(32)) request_user_agent = mapped_column(String(256)) c_date = mapped_column(DateTime) @staticmethod def add_user_signin_log(userid: str, username: str): """新增登录日志""" user_signin_log = UserSigninLog() user_signin_log.userid = userid user_signin_log.username = username user_signin_log.ip_addr = request.access_route[0] user_signin_log.request_user_agent = request.headers.get("User-Agent") user_signin_log.c_date = datetime.now() db.session.add(user_signin_log) db.session.commit() return True @staticmethod def check_ip_and_header_within_x_days(userid: str, days=7): """检查x天内登录过的ip地址和请求头""" sql_query = select(UserSigninLog) \ .where(UserSigninLog.userid == userid, UserSigninLog.ip_addr == request.access_route[0], UserSigninLog.request_user_agent == request.headers.get("User-Agent"), UserSigninLog.c_date >= datetime.now() - timedelta(days=days)).limit(1) user_ip_addr_log = db.session.execute(sql_query).scalar_one_or_none() if user_ip_addr_log: return True return False 请帮我建议并优化这段代码,python3.8

以下是我对这段代码的建议和优化: 1. 使用 Flask 的上下文对象获取 request 对象,避免在静态方法中使用全局变量 ```python from flask import request class UserSigninLog(db.Model): # ... @staticmethod def add_user_signin_log(userid: str, username: str): """新增登录日志""" user_signin_log = UserSigninLog() user_signin_log.userid = userid user_signin_log.username = username user_signin_log.ip_addr = request.access_route[0] user_signin_log.request_user_agent = request.headers.get("User-Agent") user_signin_log.c_date = datetime.now() db.session.add(user_signin_log) db.session.commit() return True @staticmethod def check_ip_and_header_within_x_days(userid: str, days=7): """检查x天内登录过的ip地址和请求头""" user_agent = request.headers.get("User-Agent") ip_addr = request.access_route[0] c_date = datetime.now() - timedelta(days=days) user_ip_addr_log = UserSigninLog.query.filter_by(userid=userid, ip_addr=ip_addr, request_user_agent=user_agent).filter(UserSigninLog.c_date >= c_date).first() if user_ip_addr_log: return True return False ``` 2. 使用 SQLAlchemy 的 ORM 语法查询,避免手写 SQL 语句 ```python from sqlalchemy import and_ class UserSigninLog(db.Model): # ... @staticmethod def check_ip_and_header_within_x_days(userid: str, days=7): """检查x天内登录过的ip地址和请求头""" user_agent = request.headers.get("User-Agent") ip_addr = request.access_route[0] c_date = datetime.now() - timedelta(days=days) user_ip_addr_log = UserSigninLog.query.filter(and_(UserSigninLog.userid == userid, UserSigninLog.ip_addr == ip_addr, UserSigninLog.request_user_agent == user_agent, UserSigninLog.c_date >= c_date)).first() if user_ip_addr_log: return True return False ``` 3. 让静态方法更加灵活,接收 request 对象作为参数 ```python class UserSigninLog(db.Model): # ... @staticmethod def add_user_signin_log(userid: str, username: str, request): """新增登录日志""" user_signin_log = UserSigninLog() user_signin_log.userid = userid user_signin_log.username = username user_signin_log.ip_addr = request.access_route[0] user_signin_log.request_user_agent = request.headers.get("User-Agent") user_signin_log.c_date = datetime.now() db.session.add(user_signin_log) db.session.commit() return True @staticmethod def check_ip_and_header_within_x_days(userid: str, request, days=7): """检查x天内登录过的ip地址和请求头""" user_agent = request.headers.get("User-Agent") ip_addr = request.access_route[0] c_date = datetime.now() - timedelta(days=days) user_ip_addr_log = UserSigninLog.query.filter(and_(UserSigninLog.userid == userid, UserSigninLog.ip_addr == ip_addr, UserSigninLog.request_user_agent == user_agent, UserSigninLog.c_date >= c_date)).first() if user_ip_addr_log: return True return False ``` 这些是我对这段代码的建议和优化,希望能对你有所帮助。

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import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码,并写出预测值和真实值的代码

将这段代码转换为伪代码:def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组,n*9,9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组,一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

解释:def steepest_descent(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the steepest descent algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -gfk try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break xk = xk + alpha * pk k += 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

pytorch部分代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s # self.weight = weight if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((x.size(0), 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) # return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() loss = criterion_train(output, targets) # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 # loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, target_a, target_b, lam)) # 计算loss # loss = lam * criterion_train(output, target_a) + (1 - lam) * criterion_train(output, target_b) # 计算 mixup 后的损失函数 scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪,防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则,直接反向传播求梯度 else: # loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错:) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 48, in forward output = torch.where(index, x_m, x) RuntimeError: expected scalar type float but found c10::Half

将下面这段源码转换为伪代码:def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

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