class cat(): def cat(self): print ("123123") Cat = cat() Cat.cat()

时间: 2024-03-07 10:50:40 浏览: 93
这段代码定义了一个名为 `cat` 的类,这个类中包含一个名为 `cat` 的方法。但是,这个方法的命名与类名相同,这在 Python 中不是一个好的实践。 另外,在创建类的实例时,应该使用大写字母开头的类名,而不是小写字母开头的方法名。所以,正确的写法应该是这样的: ```python class Cat: def make_sound(self): print("Meow!") my_cat = Cat() my_cat.make_sound() # 输出 "Meow!" ``` 在这个例子中,我们定义了一个名为 `Cat` 的类,这个类中包含一个名为 `make_sound` 的方法。当我们创建类的实例时,我们使用大写字母开头的类名 `Cat` 来命名它,并调用 `make_sound()` 方法来输出猫发出的声音。
相关问题

class Cat: def jiaoshen(self): print ("miao") cat = Cat() cat.jiaoshen()

这段代码定义了一个名为 `Cat` 的类,这个类中包含一个名为 `jiaoshen` 的方法。当你创建了一个名为 `cat` 的 `Cat` 类的实例之后,你可以调用 `jiaoshen` 方法来输出 `"miao"`。 正确的写法如下: ```python class Cat: def jiaoshen(self): print("miao") cat = Cat() cat.jiaoshen() # 输出 "miao" ``` 在这个例子中,我们定义了一个名为 `Cat` 的类,这个类中包含一个名为 `jiaoshen` 的方法。当我们创建类的实例 `cat` 之后,我们调用 `jiaoshen()` 方法来输出 `"miao"`。

class Animal: def __int__(self,name,age): self.name =name self.age =age def eat(self): print(f"{self.name}正在吃东西") class Cat(Animal): def eat(self): print(f"{self.name}正在吃猫粮") if __name__ == "__main__": my_cat =Cat("小苗",2) my_cat.eat()错在哪

代码中有一个语法错误,Animal 类的构造函数应该是 `__init__` 而不是 `__int__`。将 `__int__` 改为 `__init__` 即可解决问题。修改后的代码如下: ``` class Animal: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def eat(self): print(f"{self.name}正在吃东西") class Cat(Animal): def eat(self): print(f"{self.name}正在吃猫粮") if __name__ == "__main__": my_cat = Cat("小苗", 2) my_cat.eat() ``` 运行结果为: ``` 小苗正在吃猫粮 ```

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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

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import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport numpy as np# 定义视频特征提取模型class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(VideoFeatureExtractor, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) return x# 定义推荐模型class VideoRecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_videos, embedding_dim): super(VideoRecommendationModel, self).__init__() self.video_embedding = nn.Embedding(num_videos, embedding_dim) self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim) self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 1) def forward(self, user_ids, video_ids): user_embed = self.user_embedding(user_ids) video_embed = self.video_embedding(video_ids) x = torch.cat([user_embed, video_embed], dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return torch.sigmoid(x)# 加载数据data = np.load('video_data.npy')num_users, num_videos, embedding_dim = data.shapetrain_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)])test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):])# 定义模型和优化器feature_extractor = VideoFeatureExtractor()recommendation_model = VideoRecommendationModel(num_videos, embedding_dim)optimizer = optim.Adam(recommendation_model.parameters())# 训练模型for epoch in range(10): for user_ids, video_ids, ratings in train_data: optimizer.zero_grad() video_features = feature_extractor(video_ids) ratings_pred = recommendation_model(user_ids, video_ids) loss = nn.BCELoss()(ratings_pred, ratings) loss.backward() optimizer.step() # 计算测试集准确率 test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1]) test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2]) test_accuracy = ((test_ratings_pred > 0.5).float() == test_data[:, 2]).float().mean() print('Epoch %d: Test Loss %.4f, Test Accuracy %.4f' % (epoch, test_loss.item(), test_accuracy.item()))解释每一行代码

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