使⽤解释器模式设计⼀个简单的解释器
时间: 2024-01-04 11:04:22 浏览: 24
好的,让我来解答你的问题。使用解释器模式设计一个简单的解释器,需要先定义一种语法规则,然后实现对这种语法规则的解释器。
例如,我们可以定义一个简单的加法语法规则,如:
expression ::= value | expression '+' expression
value ::= a number
其中,expression 代表一个表达式,可以是一个值,也可以是由两个表达式相加得到的结果;value 代表一个数字。
然后,我们可以实现一个解释器,对这种语法规则进行解释。可以使用递归调用的方式,递归解释每一个表达式。
代码示例:
class ExpressionInterpreter:
def interpret(self, expression):
if '+' in expression:
pos = expression.index('+')
return self.interpret(expression[:pos]) + self.interpret(expression[pos+1:])
else:
return int(expression)
使用时,可以这样调用:
interpreter = ExpressionInterpreter()
result = interpreter.interpret('2+3+4')
print(result)
输出结果为:
9
这就是使用解释器模式设计一个简单的解释器的方法。
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out = self.linear(x)
out = self.sigmoid(out)
return out
```
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```python
import torch
import torch.nn as nn
class MultinomialLogisticRegression(nn.Module):
def __init__(self, input_size, num_classes):
super(MultinomialLogisticRegression, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(input_size, num_classes)
def forward(self, x):
out = self.linear(x)
out = nn.functional.softmax(out, dim=1)
return out
```
上述代码中,我们定义了一个继承自 nn.Module 的类 MultinomialLogisticRegression,并在其中实现了构造函数和前向传播函数。构造函数中,我们定义了一个线性层(nn.Linear)作为模型的主要计算模块,并将输出大小设置为 num_classes,表示有多少个分类。在前向传播函数中,我们首先将输入数据 x 传入线性层进行计算,然后通过 softmax 函数将结果转化为各个类别的概率分布,最终输出分类结果。
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# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
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loss.backward()
optimizer.step()
# 打印日志
if (epoch+1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
# 测试模型
with torch.no_grad():
predicted = torch.argmax(model(inputs), dim=1)
accuracy = (predicted == labels).sum().item() / len(labels)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))
```
其中,我们首先定义了一个输入大小为 2,输出大小为 3 的多元分类逻辑回归模型,并使用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)和随机梯度下降优化器(torch.optim.SGD)进行训练。训练完成后,我们使用该模型对数据进行测试,并计算分类精度。