class vtkAbstractMapper(vtkmodules.vtkCommonExecutionModel.vtkAlgorithm): def AddClippingPlane(self, plane:'vtkPlane') -> None: ... @staticmethod def GetAbstractScalars(input:'vtkDataSet', scalarMode:int, arrayAccessMode:int, arrayId:int, arrayName:str, cellFlag:int) -> 'vtkAbstractArray': ... def GetClippingPlanes(self) -> 'vtkPlaneCollection': ... @staticmethod def GetGhostArray(input:'vtkDataSet', scalarMode:int, ghostsToSkip:int) -> 'vtkUnsignedCharArray': ... def GetMTime(self) -> int: ... def GetNumberOfClippingPlanes(self) -> int: ... def GetNumberOfGenerationsFromBase(self, type:str) -> int: ... @staticmethod def GetNumberOfGenerationsFromBaseType(type:str) -> int: ... @staticmethod def GetScalars(input:'vtkDataSet', scalarMode:int, arrayAccessMode:int, arrayId:int, arrayName:str, cellFlag:int) -> 'vtkDataArray': ... def GetTimeToDraw(self) -> float: ... def IsA(self, type:str) -> int: ... @staticmethod def IsTypeOf(type:str) -> int: ... def NewInstance(self) -> 'vtkAbstractMapper': ... def ReleaseGraphicsResources(self, __a:'vtkWindow') -> None: ... def RemoveAllClippingPlanes(self) -> None: ... def RemoveClippingPlane(self, plane:'vtkPlane') -> None: ... @staticmethod def SafeDownCast(o:'vtkObjectBase') -> 'vtkAbstractMapper': ... @overload def SetClippingPlanes(self, __a:'vtkPlaneCollection') -> None: ... @overload def SetClippingPlanes(self, planes:'vtkPlanes') -> None: ... def ShallowCopy(self, m:'vtkAbstractMapper') -> None: ...

时间: 2024-04-05 20:32:36 浏览: 214
这是 VTK(Visualization Toolkit)库中 vtkAbstractMapper 类的定义。vtkAbstractMapper 是一个抽象基类,定义了映射器(Mapper)的基本接口和功能。映射器是 VTK 库中的一个重要概念,用于将数据集(DataSet)和图形数据(Geometry)进行映射,生成可视化效果。 在这个类中,定义了许多方法,例如 AddClippingPlane、GetAbstractScalars、GetClippingPlanes、GetMTime 等。这些方法用于实现映射器的不同功能,例如添加剪裁平面、获取抽象标量、获取剪裁平面列表、获取最后修改时间等。这些方法的参数和返回值类型也有所不同,例如 vtkPlane、vtkAbstractArray、vtkDataArray、vtkWindow 等。 此外,vtkAbstractMapper 类还定义了一些静态方法和虚函数,例如 IsTypeOf、NewInstance、SafeDownCast 等。这些方法用于实现类的类型判断、实例化、对象转换等功能。 需要注意的是,vtkAbstractMapper 是一个抽象基类,不能直接实例化,只能通过其派生类来实现具体的功能。常用的派生类包括 vtkMapper、vtkOpenGLPolyDataMapper、vtkVolumeMapper 等。
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讲解: class LBSign(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, input): return torch.sign(input) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return grad_output.clamp_(-1, 1)

我是ChatGPT,是由OpenAI训练的大型语言模型。这里的LBSign是一种将输入张量的符号函数映射到输出张量的函数,在前向传播中,它将每个输入元素的符号映射到输出张量,而在反向传播中,它将梯度限制为-1到1之间。

1下达程序人Animal类派生子类Cat,程序运行結果力1m a gir of Cat。请补全代码。 (4.0分) Class Animal: def init(self, name): self. name = name def getName(self): return self. name @staticmethod def introduce: Dass A class Cat ): def init(self, name, sex): super - self).init(name) self.sex = sex def introduce(self: print(fI'm a (self.sex] of (super( self).getName()') cat = _('Cat', 'girl') cat.introduce

以下是补全后的代码: ``` class Animal: def __init__(self, name): self.name = name def getName(self): return self.name @staticmethod def introduce(): print("I'm an animal.") class Cat(Animal): def __init__(self, name, sex): super().__init__(name) self.sex = sex def introduce(self): print(f"I'm a {self.sex} of {super().getName()}.") cat = Cat('Cat', 'girl') cat.introduce() ``` 运行结果为: ``` I'm a girl of Cat. ```
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class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameter def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer super().__init__() self.nc = nc # number of classes self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment) def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2) # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x) @staticmethod def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 5 19:13:21 2021 @author: LXM """ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Function class UpdateRange(nn.Module): def __init__(self, device): super(UpdateRange, self).__init__() self.device = device self.flag = 0 self.fmin = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) self.fmax = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) def Update(self, fmin, fmax): if self.flag == 0: self.flag = 1 new_fmin = fmin new_fmax = fmax else: new_fmin = torch.min(fmin, self.fmin) new_fmax = torch.max(fmax, self.fmax) self.fmin.copy_(new_fmin) self.fmax.copy_(new_fmax) @torch.no_grad() def forward(self, input): fmin = torch.min(input) fmax = torch.max(input) self.Update(fmin, fmax) class Round(Function): @staticmethod def forward(self, input): # output = torch.round(input) # output = torch.floor(input) output = input.int().float() return output @staticmethod def backward(self, output): input = output.clone() return input class Quantizer(nn.Module): def __init__(self, bits, device): super(Quantizer, self).__init__() self.bits = bits self.scale = 1 self.UpdateRange = UpdateRange(device) self.qmin = torch.tensor((-((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) self.qmax = torch.tensor((+((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) def round(self, input): output = Round.apply(input) return output def Quantization(self): quant_range = float(1 << (self.bits - 1)) float_range = torch.max(torch.abs(self.UpdateRange.fmin), torch.abs(self.UpdateRange.fmax)) scale = 1 for i in range(32): if torch.round(float_range * (1 << i)) < quant_range: scale = 1 << i else: break self.scale = scale def forward(self, input): if self.training: self.UpdateRange(input) self.Quantization() output = (torch.clamp(self.round(input * self.scale), self.qmin, self.qmax)) / self.scale return output

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