from keras import layers, optimizers, Model # adjustable parameter that control the dimension of the word vectors embed_size = 100 input_center = layers.Input((1,)) input_context = layers.Input((1,)) embedding = layers.Embedding(vocab_size, embed_size, input_length=1, name='embed_in') center = embedding(input_center) # shape [seq_len, # features (1), embed_size] context = embedding(input_context) center = layers.Reshape((embed_size,))(center) context = layers.Reshape((embed_size,))(context) dot_product = layers.dot([center, context], axes=1) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dot_product) model = Model(inputs=[input_center, input_context], outputs=output) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.01)) model.summary()

时间: 2023-02-08 19:25:39 浏览: 71
这个代码是在导入 Keras 中的 layers、optimizers 和 Model 模块。Keras 是一个高层神经网络库,它可以帮助你快速构建并训练深度学习模型。 layers 模块包含了常用的神经网络层,例如全连接层、卷积层、循环层等。你可以使用这些层来构建你的神经网络模型。 optimizers 模块包含了常用的优化器,例如 SGD、Adam 等。你可以使用这些优化器来训练你的模型。 Model 是 Keras 中的一个类,你可以使用它来定义一个模型。你可以使用这个模型来训练你的数据,并使用它来进行预测。
相关问题

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)这段代码有什么问题吗?

这段代码存在一些问题: 1. `bert_path` 的值不应该是 ".ckpt" 结尾的文件路径,而是BERT模型的目录路径,例如:`bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\"`。 2. `vocab_file` 参数应该是BERT模型目录下的 "vocab.txt" 文件路径,而不是训练器目录下的 "vocab.small" 文件路径。例如:`tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "vocab.txt", do_lower_case=True)`。 3. `create_input_data` 函数中的 `tokenizer` 对象应该是从 `BertTokenizer` 类中导入的。因此,需要将 `from transformers import BertTokenizer` 加入代码开头,并使用 `BertTokenizer.from_pretrained()` 函数来加载BERT的tokenizer。 4. `train_sentences` 和 `train_labels` 应该是训练数据集,但是在代码中缺失了这些数据的定义和加载。 5. `create_input_data` 函数返回的 `labels` 应该是一维的,而不是二维的。因此,需要修改函数 `return` 语句为:`return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels).reshape(-1)`。 6. 在 `model.fit` 中,需要指定验证集的参数 `validation_data`,以便在训练过程中评估模型的性能。 综上所述,以下是修改后的代码示例: ``` import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels).reshape(-1) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs, validation_data=([val_input_ids, val_input_masks, val_segment_ids], val_labels)) ```

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

在段代码中,有一些错误和需要注意的地方: 1. `img_width` 和 `img_height` 变量没有被定义,需要先定义它们的值。 2. `OUT_CATAGORIES` 变量也没有被定义,需要给它赋值。 3. 在使用 `train_generator` 和 `validation_generator` 时,`steps_per_epoch` 和 `validation_steps` 应该为整数值,而不是浮点数。可以使用 `//` 运算符来进行整除操作。 4. 在评估模型的性能时,`evaluate_generator` 和 `predict_generator` 方法的参数应该是整数值,而不是浮点数。可以使用 `int()` 函数来将浮点数转换为整数。 下面是修改后的代码: ```python from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples // batch_size, verbose=2, workers=12) score = model.evaluate_generator(validation_generator, int(nb_validation_samples / batch_size)) scores = model.predict_generator(validation_generator, int(nb_validation_samples / batch_size)) ```

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import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置训练和验证数据集路径 train_dir = 'train/' validation_dir = 'validation/' # 设置图像的大小和通道数 img_width = 150 img_height = 150 img_channels = 3 # 设置训练和验证数据集的batch size batch_size = 32 # 使用ImageDataGenerator来进行数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) #使用flow_from_directory方法来读取数据集 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') # 使用Sequential模型来搭建神经网络 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, img_channels)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=100, validation_data=validation_generator, validation_steps=50) # 保存模型 model.save('cat_dog_classifier.h5')解释每一行代码

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错: class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

def model(self): num_classes = self.config.get("CNN_training_rule", "num_classes") seq_length = self.config.get("CNN_training_rule", "seq_length") conv1_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_num_filters") conv1_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_kernel_size") conv2_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_num_filters") conv2_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_kernel_size") hidden_dim = self.config.get("CNN_training_rule", "hidden_dim") dropout_keep_prob = self.config.get("CNN_training_rule", "dropout_keep_prob") model_input = keras.layers.Input((seq_length,1), dtype='float64') # conv1形状[batch_size, seq_length, conv1_num_filters] conv_1 = keras.layers.Conv1D(conv1_num_filters, conv1_kernel_size, padding="SAME")(model_input) conv_2 = keras.layers.Conv1D(conv2_num_filters, conv2_kernel_size, padding="SAME")(conv_1) max_poolinged = keras.layers.GlobalMaxPool1D()(conv_2) full_connect = keras.layers.Dense(hidden_dim)(max_poolinged) droped = keras.layers.Dropout(dropout_keep_prob)(full_connect) relued = keras.layers.ReLU()(droped) model_output = keras.layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(relued) model = keras.models.Model(inputs=model_input, outputs=model_output) # model.compile(loss="categorical_crossentropy", # optimizer="adam", # metrics=["accuracy"]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) print(model.summary()) return model给这段代码每行加上注释

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层,并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ class Model(): def __init__(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

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建筑供配电系统是建筑中的重要组成部分,负责为建筑内的设备和设施提供电力支持。在建筑供配电系统相关课件中介绍了建筑供配电系统的基本知识,其中提到了电路的基本概念。电路是电流流经的路径,由电源、负载、开关、保护装置和导线等组成。在电路中,涉及到电流、电压、电功率和电阻等基本物理量。电流是单位时间内电路中产生或消耗的电能,而电功率则是电流在单位时间内的功率。另外,电路的工作状态包括开路状态、短路状态和额定工作状态,各种电气设备都有其额定值,在满足这些额定条件下,电路处于正常工作状态。而交流电则是实际电力网中使用的电力形式,按照正弦规律变化,即使在需要直流电的行业也多是通过交流电整流获得。 建筑供配电系统的设计和运行是建筑工程中一个至关重要的环节,其正确性和稳定性直接关系到建筑物内部设备的正常运行和电力安全。通过了解建筑供配电系统的基本知识,可以更好地理解和应用这些原理,从而提高建筑电力系统的效率和可靠性。在课件中介绍了电工基本知识,包括电路的基本概念、电路的基本物理量和电路的工作状态。这些知识不仅对电气工程师和建筑设计师有用,也对一般人了解电力系统和用电有所帮助。 值得一提的是,建筑供配电系统在建筑工程中的重要性不仅仅是提供电力支持,更是为了确保建筑物的安全性。在建筑供配电系统设计中必须考虑到保护装置的设置,以确保电路在发生故障时及时切断电源,避免潜在危险。此外,在电气设备的选型和布置时也需要根据建筑的特点和需求进行合理规划,以提高电力系统的稳定性和安全性。 在实际应用中,建筑供配电系统的设计和建设需要考虑多个方面的因素,如建筑物的类型、规模、用途、电力需求、安全标准等。通过合理的设计和施工,可以确保建筑供配电系统的正常运行和安全性。同时,在建筑供配电系统的维护和管理方面也需要重视,定期检查和维护电气设备,及时发现和解决问题,以确保建筑物内部设备的正常使用。 总的来说,建筑供配电系统是建筑工程中不可或缺的一部分,其重要性不言而喻。通过学习建筑供配电系统的相关知识,可以更好地理解和应用这些原理,提高建筑电力系统的效率和可靠性,确保建筑物内部设备的正常运行和电力安全。建筑供配电系统的设计、建设、维护和管理都需要严谨细致,只有这样才能确保建筑物的电力系统稳定、安全、高效地运行。

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

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