t.set_postfix(loss='{:05.3f}'.format(loss_avg()))

时间: 2024-04-27 10:21:37 浏览: 136
RPM

postfix-3.5.8-2.el8.x86_64.rpm

这行代码使用了tqdm库中的t.set_postfix()方法，它用于在进度条后面添加一个或多个后缀，以提供有关正在进行的进度的更多信息。在这里，它将一个名为"loss"的后缀添加到进度条中，并使用"{:05.3f}"格式化字符串将"loss_avg()"函数的结果设置为后缀的值。这将使用浮点数格式化为5位数字的字符串，并将小数点后保留3位，即总共占据8个字符的位置，左侧用零填充。因此，如果loss_avg()的结果为2.3456，后缀将显示为"loss=02.346"。这可用于实时监控训练损失，并在训练过程中提供有关模型性能的反馈。
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这里的“postfix_to_prefix”指的是将后缀表达式（又称逆波兰表示法）转换为前缀表达式。这两种表达方式都是非括号化的数学表达式表示方法，但它们的运算符位置不同。 **后缀表达式（Postfix Expression）** 后缀...
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postfix-mysql-3.5.8-2.el8.x86_64.rpm

离线安装包，亲测可用

loop.set_description(f'Item [{item + 1}/{10}] Epoch [{epoch + 1}/{100}]') loop.set_postfix(loss=loss.item(), acc=acc)

这段代码是用来更新进度条的描述信息...set_postfix()方法用来设置进度条的后缀信息，这里将后缀信息设置为当前的损失值和准确率。通过不断更新进度条的描述信息和后缀信息，可以让用户更加直观地了解程序的运行情况。

def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误？

根据错误提示，您的模型在CPU和GPU之间切换，因此您需要确保模型和数据都在同一个设备上。您可以将数据加载器的设备设为与模型相同的设备，例如： python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_...

def infix_to_postfix(infix): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} postfix = '' stack = Stack() for ch in infix: if ch == '(': stack.push(ch) elif ch == ')': while stack.top() != '(': postfix += stack.pop() stack.pop() elif ch in precedence: while stack.is_empty() == False and stack.top() != '(' and precedence[ch] <= precedence[stack.top()]: postfix += stack.pop() stack.push(ch) else: postfix += ch while stack.is_empty() == False: postfix += stack.pop() return postfix解释这段代码

这段代码是一个中缀表达式转后缀表达式的实现。它使用了一个栈来辅助转换过程。具体来说，它遍历中缀表达式的每个字符，如果是左括号，就将它压入栈中；如果是右括号，则将栈中的元素弹出并加入后缀表达式中，直到...

这是上题的代码：def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

print(f"后缀表达式：{' '.join(postfix_list)}") return ' '.join(postfix_list) def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_...

pbar.set_postfix(cost = np.mean(total_loss), acc= np.mean(total_acc)) 什么意思

set_postfix 方法用于设置进度条的附加信息，这里设置了两个附加信息：一个是 cost，表示本次循环的平均损失；另一个是 acc，表示本次循环的平均准确率。最终在进度条上会显示当前循环的进度，以及这两个附加...

这段代码有什么问题class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_tree(postfix_expr): opstack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token in "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" : opstack.append(Node(token)) else: right_child = opstack.pop() left_child = opstack.pop() new_node = Node(token) new_node.left_child = left_child new_node.right_child = right_child opstack.append(new_node) return opstack.pop() def evaluate_tree(tree, var_dict): if tree.left_child and tree.right_child: left_value = evaluate_tree(tree.left_child, var_dict) right_value = evaluate_tree(tree.right_child, var_dict) return evaluate_op(tree.value, left_value, right_value) else: return var_dict[tree.value] def evaluate_op(op, left_value, right_value): if op == "&": return left_value and right_value elif op == "|": return left_value or right_value else: return not left_value def calculate(expr, var_dict): postfix_expr = infix_to_postfix(expr) tree = build_tree(postfix_expr) result = evaluate_tree(tree, var_dict) return result

这段代码的问题在于没有提供 infix_to_postfix 函数的实现。因此，我们无法确定整个程序的正确性。另外，我们也无法确定 var_dict 字典包含的键和值，因为该字典在代码中没有被定义。需要注意的是，如果 var_dict ...

def train(args): setup_logging(args.run_name) device = args.device # 加载数据 dataloader = get_data(args) model = UNet().to(device) optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr) # 定义损失函数 mse = nn.MSELoss() diffusion = Diffusion(img_size=args.image_size, device=device) logger = SummaryWriter(os.path.join("runs", args.run_name)) l = len(dataloader) for epoch in range(args.epochs): logging.info(f"Starting epoch {epoch}:") pbar = tqdm(dataloader) for i, (images, _) in enumerate(pbar): images = images.to(device) t = diffusion.sample_timesteps(images.shape[0]).to(device) x_t, noise = diffusion.noise_images(images, t) predicted_noise = model(x_t, t) loss = mse(noise, predicted_noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 新加的 pbar.set_postfix(MSE=loss.item()) logger.add_scalar("MSE", loss.item(), global_step=epoch * l + i) sampled_images = diffusion.sample(model, n=images.shape[0]) save_images(sampled_images, os.path.join("results", args.run_name, f"{epoch}.jpg"))这段代码的功能是什么

这段代码实现了一个图像去噪的训练过程。具体来说，它使用了 UNet 模型对输入的带噪声的图像进行去噪，其中噪声的分布是通过 Diffusion 模型建模的。模型的训练使用了 MSE 损失和 AdamW 优化器，并使用了 ...

with autocast(): #----------------------# # 前向传播 #----------------------# outputs = model_train(imgs) #----------------------# # 计算损失 #----------------------# if focal_loss: loss = Focal_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) else: loss = CE_Loss(outputs, pngs, weights, num_classes = num_classes) if dice_loss: main_dice = Dice_loss(outputs, labels) loss = loss + main_dice with torch.no_grad(): #-------------------------------# # 计算f_score #-------------------------------# _f_score = f_score(outputs, labels) #----------------------# # 反向传播 #----------------------# scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() total_loss += loss.item() total_f_score += _f_score.item() if local_rank == 0: pbar.set_postfix(**{'total_loss': total_loss / (iteration + 1), 'f_score' : total_f_score / (iteration + 1), 'lr' : get_lr(optimizer)}) pbar.update(1)

代码中还使用了两种不同的损失函数（Focal Loss和Cross Entropy Loss）进行训练，并使用Dice Loss来计算F-score。在每个训练迭代中，使用scaler.scale()函数来缩放损失的值，以保证梯度计算的稳定性。最后，根据训练...

To do multiple steps, we implement a function the_loop that iterates over a dataloader. It should do a training step per batch for epochs. After one epoch, the loss on the validation set should be calculated.帮我根据这个要求补充完整下面代码中。。。的部分。 def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging ... if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean.item(), "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: # evaluate the current net on the validation data loader and # collect all losses in the ´val_loss´ list ... pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states

pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar...

t.set_postfix怎么添加多个后缀

t.set_postfix(loss='{:05.3f}'.format(loss_avg()), accuracy='{:05.3f}'.format(accuracy)) 这个示例中，除了"loss"后缀外，还添加了一个名为"accuracy"的后缀。"accuracy"后缀的值是一个名为"accuracy"的...

pbar.set_postfix(ordered_dict=ordered_dict) pbar.close()

pbar.set_postfix() 方法用于设置进度条的附加信息，通常以元组（或字典）的形式添加到进度条的右侧。例如，如果你有一个有序字典 ordered_dict，你可以这样更新进度条的描述： python from collections ...

for epoch in range(6): # # for epoch in range(Epoch + 1): time1 = time.time() model.train() los = [] bar = tqdm(enumerate(data_train_loader), colour='yellow', total=len(data_train_loader)) bar.set_description(f'Epoch: {epoch}') for step, data in bar: inputs, labels = data inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) # 计算损失函数 loss = loss_func(outputs, labels) # 清空上一轮的梯度 optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() # 参数更新 optimizer.step() los.append(loss.cpu().detach().numpy()) bar.set_postfix({'loss': loss.cpu().detach().numpy()}) print('epoch:', epoch, 'loss', np.array(los).mean(), 'time:', time.time() - time1, 's')

3. 初始化损失(loss)为一个空列表； 4. 使用tqdm库对数据进行遍历，同时显示遍历的进度； 5. 获取一个批次(batch)的数据(inputs和labels)； 6. 将数据放到GPU上进行计算(如果GPU可用)； 7. 将数据输入模型，得到输出...

.set_postfix

() 是一个 Python tqdm 库的方法，用于设置进度条...例如，可以使用 progress_bar.set_postfix(loss=0.2, accuracy=0.8) 来设置进度条的后缀信息。这样，在进度条更新的同时，后缀信息也会被更新并显示在进度条的末尾。

tqdm.set_postfix

tqdm.set_postfix 是一个 Python 库 tqdm 中的一个方法，用于设置进度条的后缀信息。它可以接受一个字典作为参数，将字典中的键值对添加到进度条的后缀中。 例如，以下代码将创建一个进度条，并在每次更新时设置...

rpm -Uvh mysql-community-libs-8.0.33-1.el7.x86_64.rpm warning: mysql-community-libs-8.0.33-1.el7.x86_64.rpm: Header V4 RSA/SHA256 Signature, key ID 3a79bd29: NOKEY error: Failed dependencies: mysql-community-client-plugins = 8.0.33-1.el7 is needed by mysql-community-libs-8.0.33-1.el7.x86_64 libmysqlclient.so.18()(64bit) is needed by (installed) postfix-2:2.10.1-7.el7.x86_64 libmysqlclient.so.18(libmysqlclient_18)(64bit) is needed by (installed) postfix-2:2.10.1-7.el7.x86_64

这看起来像一个错误消息，可能是由于缺少依赖项导致的。...此外，已经安装的 postfix-2:2.10.1-7.el7.x86_64 需要 libmysqlclient.so.18(libmysqlclient_18)(64bit)。你需要安装这些依赖项来解决这个错误。

[dzzzapp@gxzc-dzzz-0007 ~]$ sudo rpm -Uvh mysql-community-libs-8.0.33-1.el7.x86_64.rpm warning: mysql-community-libs-8.0.33-1.el7.x86_64.rpm: Header V4 RSA/SHA256 Signature, key ID 3a79bd29: NOKEY error: Failed dependencies: libmysqlclient.so.18()(64bit) is needed by (installed) postfix-2:2.10.1-7.el7.x86_64 libmysqlclient.so.18(libmysqlclient_18)(64bit) is needed by (installed) postfix-2:2.10.1-7.el7.x86_64

同时，提示已安装的postfix-2:2.10.1-7.el7.x86_64也需要这些依赖。 你需要先安装缺失的依赖，可以使用以下命令安装： sudo yum install mysql-community-libs-compat 安装完毕后，再次尝试安装mysql-...

解释： for i in range(10): # 显示10个进度条 # tqdm的进度条功能 with tqdm(total=int(num_episodes / 10), desc='Iteration %d' % i) as pbar: for i_episode in range(int(num_episodes / 10)): # 每个进度条的序列数 episode_return = 0 state = env.reset() action = agent.take_action(state) done = False while not done: next_state, reward, done = env.step(action) next_action = agent.take_action(next_state) episode_return += reward # 这里回报的计算不进行折扣因子衰减 agent.update(state, action, reward, next_state, next_action) state = next_state action = next_action return_list.append(episode_return) if (i_episode + 1) % 10 == 0: # 每10条序列打印一下这10条序列的平均回报 pbar.set_postfix({ 'episode': '%d' % (num_episodes / 10 * i + i_episode + 1), 'return': '%.3f' % np.mean(return_list[-10:]) }) pbar.update(1)

上述代码是一个用于显示进度条的循环。该循环会执行10次，每次循环都会显示一个进度条，并在每个进度条中执行一定数量的序列。 首先，通过使用tqdm库创建一个进度条，并设置总共需要执行的序列数量为num_episodes的...

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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。