# define losses if train_opt.get('pixel_opt'): pixel_type = train_opt['pixel_opt'].pop('type') cri_pix_cls = getattr(loss_module, pixel_type) self.cri_pix = cri_pix_cls(**train_opt['pixel_opt']).to( self.device) else: self.cri_pix = No

时间: 2024-04-02 13:31:02 浏览: 23
这段代码是一个定义函数或者类的代码片段,其中包括了定义一个 `losses` 的变量。如果在训练选项中指定了像素选项,则将像素类型从选项中弹出并获取相应的像素损失类。然后,使用选项中提供的参数创建一个像素损失对象,并将其转移到模型所在的设备上。如果没有像素选项,则将像素损失对象设置为 None。在该变量定义完成后,可能还会有后续的代码使用到这个变量 `losses`。
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#ifndef SITM_DBG #define SITM_DBG TRUE #endif #if (SITM_DBG == TRUE) #define SITMD(param, ...) ALOGD("%s "param, __FUNCTION__, ## __VA_ARGS__) #else #define SITMD(param, ...) {} #endif #define SITME(param, ...) ALOGE("%s "param, __FUNCTION__, ## __VA_ARGS__)

这段代码是一个宏定义,在 C/C++ 中可以通过预处理指令 `#define` 来定义宏。这个宏定义了 `SITMD` 和 `SITME` 两个宏,这两个宏都带有可变参数列表(使用 `...` 表示),并且都使用了 Android Log 的宏 `ALOGD` 和 `ALOGE` 来输出日志。 这段代码中的 `#if` 和 `#endif` 是条件编译指令,当 `SITM_DBG` 宏被定义为 `TRUE` 时,编译器会编译 `SITMD` 宏的代码,否则编译器会忽略 `SITMD` 宏的代码。同理,`SITME` 宏也是一样的。 这段代码的作用是根据 `SITM_DBG` 宏的值来控制是否输出日志,可以方便地调试程序,而不会影响程序的性能。

#define __DEBUG__

`#define __DEBUG__`是一个预处理指令,用于在代码中定义一个名为`__DEBUG__`的宏。在编译过程中,所有出现`__DEBUG__`的地方都会被替换为预定义的值。这个宏通常用于在调试阶段输出调试信息,而在发布版本中禁用调试信息。 以下是一个使用`#define __DEBUG__`的示例: ```c #include <stdio.h> #ifdef __DEBUG__ #define debug(format, ...) printf(format, ##__VA_ARGS__) #else #define debug(format, ...) #endif int main() { int x = 10; debug("The value of x is: %d\n", x); // 在调试模式下输出调试信息 return 0; } ``` 在上面的示例中,当定义了`__DEBUG__`宏时,调试信息会被输出。当注释掉`#define __DEBUG__`时,调试信息不会被编译进最终的程序中。

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import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

下列代码在输入能耗之后回车会直接输出最终结果无法输入CCM值,请改良下列代码。#include <stdio.h> // 定义各项标准的等级划分 #define CADR_LEVEL_1 350 #define CADR_LEVEL_2 450 #define CADR_LEVEL_3 600 #define NOISE_LEVEL_1 30 #define NOISE_LEVEL_2 40 #define NOISE_LEVEL_3 50 #define POWER_CONSUMPTION_LEVEL_1 0.025 #define POWER_CONSUMPTION_LEVEL_2 0.04 #define POWER_CONSUMPTION_LEVEL_3 0.07 #define CCM_LEVEL_1 10 #define CCM_LEVEL_2 13 #define CCM_LEVEL_3 16 // 定义评价函数 int evaluate(int cadr, int noise, int power_consumption, int ccm) { int cadr_level = 0, noise_level = 0, power_consumption_level = 0, ccm_level = 0; // 判断 CADR 级别 if (cadr >= CADR_LEVEL_3) { cadr_level = 3; } else if (cadr >= CADR_LEVEL_2) { cadr_level = 2; } else if (cadr >= CADR_LEVEL_1) { cadr_level = 1; } // 判断噪音级别 if (noise <= NOISE_LEVEL_1) { noise_level = 3; } else if (noise <= NOISE_LEVEL_2) { noise_level = 2; } else if (noise <= NOISE_LEVEL_3) { noise_level = 1; } // 判断能耗级别 if (power_consumption <= POWER_CONSUMPTION_LEVEL_1) { power_consumption_level = 3; } else if (power_consumption <= POWER_CONSUMPTION_LEVEL_2) { power_consumption_level = 2; } else if (power_consumption <= POWER_CONSUMPTION_LEVEL_3) { power_consumption_level = 1; } // 判断 CCM 级别 if (ccm >= CCM_LEVEL_3) { ccm_level = 3; } else if (ccm >= CCM_LEVEL_2) { ccm_level = 2; } else if (ccm >= CCM_LEVEL_1) { ccm_level = 1; } // 计算综合评价 int total_evaluation = cadr_level+noise_level + power_consumption_level + ccm_level; return total_evaluation; } int main() { int cadr,noise, power_consumption, ccm; // 读取各项参数值 printf("请输入 CADR 值:"); scanf("%d", &cadr); printf("请输入噪音值:"); scanf("%d", &noise); printf("请输入能耗值:"); scanf("%d", &power_consumption); printf("请输入 CCM 值:"); scanf("%d", &ccm); // 计算评价结果 int evaluation = evaluate(cadr,noise, power_consumption, ccm); printf("总评价等级为:%d\n", evaluation); return 0; }

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 # ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']模仿此段代码,写一个双隐层感知器(输入层784,第一隐层128,第二隐层64,输出层10)

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