elif mode == 'eval':

时间: 2023-10-01 17:07:35 浏览: 43
这段代码是一个条件语句,用来判断当前模式是否为 `'eval'`,如果是,则执行后面的代码块。 `'eval'` 是一种模式,通常用于模型评估和测试,与训练模式不同,不需要进行数据增强或梯度更新等操作,只需要使用已经训练好的模型进行预测和推理。 在这个条件语句中,如果当前模式为 `'eval'`,则说明需要进行模型评估和测试。可以通过加载已经训练好的模型,读取测试数据集,调用模型的评估函数,计算模型的精度、召回率、F1 值等指标,并将结果输出到控制台或写入日志文件中。 总的来说,这段代码的作用是根据当前的模式,执行不同的代码逻辑,以保证程序能够正确地训练模型或进行模型评估和测试。
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def base_augment(mode): assert mode in ['train', 'eval'] if mode == 'train': def augment(event): event = random_time_flip(event, resolution=(IMAGE_H, IMAGE_W)) event = random_flip_events_along_x(event) event = random_shift_events(event) return event return augment elif mode == 'eval': return None这个函数什么意思

这个函数是一个数据增强函数,用于在训练模式下增强图像数据。如果传入的参数为"train",则返回一个名为"augment"的函数。这个函数接受一个事件(event)作为输入,并对其进行随机的时间翻转、随机的沿x轴翻转和随机移动事件的操作,最终返回一个增强后的事件。如果传入的参数为"eval",则返回一个空函数,即不进行任何数据增强的操作,这通常是在测试或验证模式下使用的。这个函数的主要作用是根据传入的模式来返回相应的数据增强函数或空函数。

def sort(): find_all(name_list) if os.path.exists('students.txt'): with open('students.txt', 'r', encoding='utf-8') as rfile: students = rfile.readlines() student_new = [] for item in students: d = eval(item) student_new.append(d) else: return asc_or_desc = input('请选择排序方式(0,升序 1,降序)\n') if asc_or_desc == '0': asc_or_desc_bool = False elif asc_or_desc == '1': asc_or_desc_bool = True else: print('您的输入有误,请重新输入') sort() mode = input('请选择排序方式(1,按年龄排序 2,按英语成绩排序 3,按Python成绩排序 4,按Java成绩排序 5,按Mysql成绩排序)\n') if mode == '1': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['age']), reverse=asc_or_desc_bool) elif mode == '2': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['English']), reverse=asc_or_desc_bool) elif mode == '3': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['Python']), reverse=asc_or_desc_bool) elif mode == '4': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['Java']), reverse=asc_or_desc_bool) elif mode == '5': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['Mysql']), reverse=asc_or_desc_bool) else: print('您输入的信息有误,请重新输入') sort() find_all(student_new)

这段代码中的 `find_all()` 函数没有被定义,需要在代码中定义或者调用正确的函数名。此外,在调用 `find_all()` 函数时,需要传入一个参数,即 `name_list`。因此,你需要修改代码,使其正确定义 `find_all()` 函数并传入正确的参数。 另外,如果用户输入的排序方式不正确,代码应该提示用户重新输入,并重新调用 `sort()` 函数,而不是直接退出。 下面是修改后的代码: ``` import os def find_all(name_list): # 定义或调用正确的函数 def sort(name_list): find_all(name_list) if os.path.exists('students.txt'): with open('students.txt', 'r', encoding='utf-8') as rfile: students = rfile.readlines() student_new = [] for item in students: d = eval(item) student_new.append(d) else: return asc_or_desc = input('请选择排序方式(0,升序 1,降序)\n') if asc_or_desc == '0': asc_or_desc_bool = False elif asc_or_desc == '1': asc_or_desc_bool = True else: print('您的输入有误,请重新输入') sort(name_list) mode = input('请选择排序方式(1,按年龄排序 2,按英语成绩排序 3,按Python成绩排序 4,按Java成绩排序 5,按Mysql成绩排序)\n') if mode == '1': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['age']), reverse=asc_or_desc_bool) elif mode == '2': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['English']), reverse=asc_or_desc_bool) elif mode == '3': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['Python']), reverse=asc_or_desc_bool) elif mode == '4': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['Java']), reverse=asc_or_desc_bool) elif mode == '5': student_new.sort(key=lambda student_new: int(student_new[0]['Mysql']), reverse=asc_or_desc_bool) else: print('您输入的信息有误,请重新输入') sort(name_list) find_all(student_new) ``` 注意,这里只是修改了 `sort()` 函数中的部分代码,而其他部分的代码可能还需要进行调整或修改。

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# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数,图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE, # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator

解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

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