public void setHouse(int layers,int area,int bedrooms,int bathrooms){this.setBuiliding(layers,area);this.bedrooms=bedrooms;this.bathrooms=bathrooms;}什么意思
时间: 2023-06-20 18:10:23 浏览: 42
这是一个Java类中的一个方法,其中:
- `setHouse` 是方法的名称;
- `layers`、`area`、`bedrooms` 和 `bathrooms` 是方法的参数;
- `this.setBuiliding(layers,area)` 是调用该类中的 `setBuiliding` 方法,并将 `layers` 和 `area` 作为参数传递给它;
- `this.bedrooms=bedrooms` 和 `this.bathrooms=bathrooms` 是将传递进来的 `bedrooms` 和 `bathrooms` 参数分别赋值给该类中的 `bedrooms` 和 `bathrooms` 实例变量。
因此,这个方法的作用是设置一个房屋的属性,包括层数、面积、卧室数量和浴室数量。
相关问题
self.layers = nn.ModuleList()
这段代码是在PyTorch中定义一个模型时使用的。`nn.ModuleList()`是一个特殊的容器,用于保存一组PyTorch模块。在定义模型时,我们通常需要将不同的层作为模块添加到一个容器中,以便能够方便地管理和调用它们。`nn.ModuleList()`就是这样一个容器,它可以像列表一样添加、索引和迭代模块。在使用`nn.ModuleList()`时,我们需要将其初始化为空,然后在模型定义中逐一添加所需的模块。例如,如果我们要定义一个含有两个全连接层的神经网络,可以使用如下的代码:
```
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.layers = nn.ModuleList()
self.layers.append(nn.Linear(784, 256))
self.layers.append(nn.ReLU())
self.layers.append(nn.Linear(256, 10))
def forward(self, x):
for layer in self.layers:
x = layer(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个名为`Net`的神经网络类,其中包含一个名为`layers`的`nn.ModuleList()`容器。在初始化函数中,我们逐一向`layers`容器中添加两个全连接层和一个ReLU激活函数。在前向传播函数中,我们通过迭代`layers`容器中的模块,按顺序依次对输入`x`进行变换,从而实现了神经网络的前向传播。
tf.keras.layers.Dense(int(channel / r))(squeeze)
这行代码是使用 Keras 中的 Dense 层对输入进行全连接操作,输出维度为 channel / r。其中,channel 是输入张量的通道数,r 是一个超参数,用于控制输出维度的缩小比例。这一行代码可以在模型中使用 Squeeze-and-Excitation 模块,用于自适应地调整不同通道的权重。具体来说,它将输入张量进行全局平均池化,然后通过两个全连接层生成一个向量,最后通过 softmax 函数将这个向量转换为权重系数。这些权重系数用于加权输入张量的不同通道,以提高模型的表达能力。
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