def end_other(a, b): a = a.lower b = b.lower if a[-1] == b[-1]: return True else: return False
时间: 2024-05-14 09:17:47 浏览: 8
这段代码有一些问题,可能会导致错误。首先,函数的参数a和b被赋值为它们的小写形式,但是这些变量的小写形式应该在代码中被引用,而不是重新赋值。正确的写法应该是:
```
def end_other(a, b):
a = a.lower()
b = b.lower()
if a[-1] == b[-1]:
return True
else:
return False
```
另外,这个函数只检查了a和b的最后一个字符是否相同,而没有检查一个字符串是否是另一个字符串的结尾。正确的写法应该是:
```
def end_other(a, b):
a = a.lower()
b = b.lower()
if a.endswith(b) or b.endswith(a):
return True
else:
return False
```
这个函数使用了字符串的endswith方法,它可以检查一个字符串是否以另一个字符串结尾。如果a以b结尾,或者b以a结尾,那么函数返回True,否则返回False。
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def split(params_str): p = [] start = 0 end = params_str.find(' ') while end != -1: p.append(int(params_str[start:end])) start = end + 1 end = params_str.find(' ', start) p.append(int(params_str[start:])) return p def split_str(params_str): p = [] start = 0 end = params_str.find(' ') while end != -1: p.append(params_str[start:end]) start = end + 1 end = params_str.find(' ', start) p.append(params_str[start:]) return p n = int(input()) tree = {} for _ in range(n): input_temp = input() temp = split_str(input_temp) a = temp[0] b = temp[1] if b not in tree: tree[b] = [] tree[b].append(a) target = input() childrens = tree.get(target, []) result = [] while childrens: node = childrens[0] childrens = childrens[1:] result.append(node) if node in tree: childrens.extend(tree[node]) result.sort() for res in result: print(res) 加注释
以下是您提供的代码添加注释后的版本:
```python
#义将字符串按空格分割成整数列表的函数
def split(params_str):
p = []
start = 0
end = params_str.find(' ')
while end != -1:
p.append(int(params_str[start:end]))
start = end + 1
end = params_str.find(' ', start)
p.append(int(params_str[start:]))
return p
# 定义将字符串按空格分割成字符串列表的函数
def split_str(params_str):
p = []
start = 0
end = params_str.find(' ')
while end != -1:
p.append(params_str[start:end])
start = end + 1
end = params_str.find(' ', start)
p.append(params_str[start:])
return p
# 获取输入的节点数
n = int(input())
tree = {}
# 构建树的字典结构
for _ in range(n):
input_temp = input()
temp = split_str(input_temp)
a = temp[0]
b = temp[1]
if b not in tree:
tree[b] = []
tree[b].append(a)
# 获取目标节点的子节点列表
target = input()
childrens = tree.get(target, [])
result = []
# 遍历获取目标节点的子孙节点,并添加到结果列表中
while childrens:
node = childrens[0]
childrens = childrens[1:]
result.append(node)
if node in tree:
childrens.extend(tree[node])
# 对结果进行排序并打印
result.sort()
for res in result:
print(res)
```
这个版本的代码添加了注释,以便更好地理解每个部分的功能和逻辑。希望这可以帮助您更好地理解代码的运行过程。
def doTrainSubClassOf(self, ids): concept_embs_a = self.concept_vec(ids[[0,2],:]) concept_embs_b = self.concept_vec(ids[[1, 3], :]) radius_a = concept_embs_a[:, :, -1] radius_b = concept_embs_b[:, :, -1] concept_embs_a = concept_embs_a[:, :, :-1] concept_embs_b = concept_embs_b[:, :, :-1] if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b)) else: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + radius_a ** 2 - radius_b ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss改为分类损失
如果你想将上述代码改为分类损失,可以使用交叉熵损失函数。首先,将两个类别的概念向量拼接在一起,这样就得到了一个大小为 (2, batch_size, embedding_size) 的张量。然后,将这个张量传入一个全连接层,输出大小为 (2, batch_size, num_classes),其中 num_classes 是你的分类数量。最后,将输出张量传入交叉熵损失函数中,同时将真实标签传入,即可计算损失。下面是修改后的代码:
```
def doTrainSubClassOf(self, ids, labels):
concept_embs_a = self.concept_vec(ids[[0,2],:])
concept_embs_b = self.concept_vec(ids[[1, 3], :])
radius_a = concept_embs_a[:, :, -1]
radius_b = concept_embs_b[:, :, -1]
concept_embs_a = concept_embs_a[:, :, :-1]
concept_embs_b = concept_embs_b[:, :, :-1]
# Concatenate two classes' embeddings
concept_embs = torch.cat([concept_embs_a, concept_embs_b], dim=0)
# Pass through a fully connected layer
logits = self.fc(concept_embs)
# Calculate cross-entropy loss
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(logits, labels)
return loss
```