val_node = graph.nodes.match(p[0]['type'], name=p[0]['span']).first()

时间: 2023-10-07 22:10:29 浏览: 25
这是一个Python代码段,它使用了一个叫做"graph"的对象,调用了该对象的"nodes"属性,然后使用了"match"方法来匹配一个节点,该节点的类型是由p[0]['type']给出的,它的名字是由p[0]['span']给出的。最后,使用"first"方法返回匹配到的第一个节点,并将其赋值给了"val_node"变量。
相关问题

# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4),好像并没有按照一定的比例你分割数据集

确实,这段代码没有明确地按照一定的比例划分数据集。这里的 `train` 和 `val` 目录分别代表着训练集和验证集,而 `ImageFolder` 类会自动读取这些目录下的文件,并且将它们解释为不同的类别。因此,要按照一定的比例划分数据集,需要先手动将数据集文件夹按照比例划分成两个子文件夹,例如 `train` 和 `val`,然后再将这两个文件夹的路径传递给 `ImageFolder` 类来读取数据。具体地,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先确定划分比例,例如将数据集划分为 80% 的训练集和 20% 的验证集。 2. 在数据集根目录下创建 `train` 和 `val` 两个文件夹,并在这两个文件夹中分别创建与数据集中类别相同的子文件夹。 3. 将数据集中的所有图片按照比例分别复制到 `train` 和 `val` 两个文件夹的对应类别子文件夹中。 4. 在代码中分别传递 `train` 和 `val` 两个文件夹的路径给 `ImageFolder` 类来读取数据。 下面是一个示例代码,用于按照 80% - 20% 的比例划分数据集: ```python import os import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as datasets # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 定义数据集路径 data_dir = 'path/to/dataset' # 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') if not os.path.exists(val_dir): os.makedirs(val_dir) for class_dir in os.listdir(train_dir): class_path = os.path.join(train_dir, class_dir) if os.path.isdir(class_path): os.makedirs(os.path.join(val_dir, class_dir)) file_list = os.listdir(class_path) num_val = int(len(file_list) * 0.2) for i in range(num_val): file_name = file_list[i] src_path = os.path.join(class_path, file_name) dst_path = os.path.join(val_dir, class_dir, file_name) os.rename(src_path, dst_path) # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) ``` 在这个示例代码中,我们首先定义了数据预处理方式,并且将数据集划分为 `train` 和 `val` 两个文件夹。然后,我们使用 `os.listdir()` 函数遍历了 `train` 目录下的所有类别子文件夹,并且在 `val` 目录下创建了相同的类别子文件夹。然后我们通过计算每个类别子文件夹下的图片数量,来确定需要将多少张图片移动到验证集中。最后,我们使用 `datasets.ImageFolder()` 类来读取数据,并且定义了数据加载器。

def test(): with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input) _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(val_pred)) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = val_pred[most_common_index] return most_common_value.item() #return predicted if __name__ == '__main__': #startTime = time.time() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) recognize = test() #endTime = time.time() #print("GPU耗时: ", endTime - startTime) print(recognize) 出现“"bincount_cpu" not implemented for 'Float'” 怎么修改

`"bincount_cpu" not implemented for 'Float'`错误是因为`torch.bincount()`函数只能用于整数类型的张量,而不能用于浮点数类型的张量。在你的代码中,`val_pred`是一个浮点数类型的张量。 要解决这个问题,你可以将`val_pred`张量转换为整数类型。你可以使用`torch.argmax()`函数找到`val_pred`中出现次数最多的元素的索引,然后使用该索引从`val_pred`中获取对应的值。下面是修改后的代码: ```python import torch def test(): with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input) _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(predicted.int())) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = predicted[most_common_index] return most_common_value.item() if __name__ == '__main__': model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) recognize = test() print(recognize) ``` 在修改后的代码中,我们将`predicted`张量转换为整数类型(`predicted.int()`),然后使用它来计算出现次数最多的元素。这样,你就可以避免`"bincount_cpu" not implemented for 'Float'`错误,并成功获取出现次数最多的值。 请注意,如果`predicted`张量包含浮点数,你可能需要在使用`torch.argmax()`之前将其转换为整数类型。

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对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

帮我调整以下代码的排版: <script> jQuery(document).ready(function(){ var qjlxvalue = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjlx")); console.info(qjlxvalue); WfForm.registerCheckEvent(WfForm.OPER_SUBMIT, function(callback){ var qjksrq_value = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjksrq")); var qjjsrq_value = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjjsrq")); var qjksrq_valuesub= qjksrq_value.substring(0,4); var qjjsrq_valuesub= qjjsrq_value.substring(0,4); var qjlx_val = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjlx")); var qjsc_val = WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qjsc")); qjsc_val = parseFloat(qjsc_val); if(qjlx_val =='2' || qjlx_val=='6' || qjlx_val =='7'|| qjlx_val=='8' || qjlx_val =='9'|| qjlx_val=='10' || qjlx_val =='11'|| qjlx_val=='13' || qjlx_val =='14'|| qjlx_val=='15' || qjlx_val =='35'|| qjlx_val=='34' || qjlx_val =='20'|| qjlx_val=='27' || qjlx_val =='21'|| qjlx_val=='22' || qjlx_val =='23'|| qjlx_val=='24' || qjlx_val =='26' || qjlx_val =='28'){ if(qjsc_val<3.5){ WfForm.showMessage("请假时长必须大于3个半小时,请重新提交", 2, 10); }else{ callback(); //继续提交需调用callback,不调用代表阻断 } } }); var fieldMark = WfForm.convertFieldNameToId("qnqjtsmd"); WfForm.bindFieldChangeEvent(fieldMark, function(obj,id,value){ var fieldMarkqnqjtsmd =WfForm.getFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjtsmd")); //获取全年请假天数埋点 if(fieldMarkqnqjtsmd>=12){ WfForm.changeFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjts"), {value: "0"}); }else{ WfForm.changeFieldValue(WfForm.convertFieldNameToId("qnqjts"), {value: "1"}); } }); var yjbmValue = getFieldValue('yjbm'); if (yjbmValue === '71') { var qjscValue = parseInt(getFieldValue('qjsc')); var newValue = qjscValue / 8; setFieldValue('yxrydqjts', newValue); } </script>

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层,隐含层,输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状,使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值,使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值,使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化,目标值是1000 ,p=0.1 ,i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为:') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

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