t-att-data-attribute_exclusions="json.dumps(attribute_exclusions)" attribute_exclusion 值是怎么来的

时间: 2024-03-02 12:48:04 浏览: 21
在 Odoo 中，t-att-data-attribute_exclusions 是一种模板指令，用于向 HTML 元素添加名为 data-attribute_exclusions 的属性，并将其设置为一个 JSON 格式的字符串。这个指令可以用于在 Odoo 模板中将 Python 变量的值传递给 JavaScript。 其中，attribute_exclusions 是一个 Python 变量，它的值可以是一个列表或字典等可序列化的对象。在模板中使用 t-att-data-attribute_exclusions 指令时，我们需要将 attribute_exclusions 序列化为 JSON 字符串，然后将其作为指令的参数传递。例如： ``` <div t-att-data-attribute_exclusions="json.dumps(attribute_exclusions)">...</div> ``` 在这个例子中，我们使用了 Python 的 json.dumps() 方法将 attribute_exclusions 对象序列化为 JSON 字符串，并将其作为 t-att-data-attribute_exclusions 指令的参数传递。在模板渲染时，Odoo 会将这个指令转换为以下的 HTML 代码： ``` <div data-attribute_exclusions="[...]">...</div> ``` 其中，[...] 是 attribute_exclusions 序列化后的 JSON 字符串。在 JavaScript 中，我们可以通过访问 data-attribute_exclusions 属性来获取这个 JSON 字符串，然后使用 JSON.parse() 方法将其解析为 JavaScript 对象。这样，我们就可以在 Odoo 模板和 JavaScript 之间传递数据了。

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this software is used to retrieve out line of the image. it is used to retrieve the outline of the image.

for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

att_a 的值乘以2，并减去1，然后再乘以命令行参数 args.thres_int 的值。这个过程将属性数据缩放到 -1 到 1 的范围内。 总结起来，这段代码通过迭代训练数据加载器获取每个批次的图像和属性数据。然后，对属性...

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

具体来说，逐行解释代码如下： class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() ...

def sample(): batch_feature, batch_label, batch_att = data.next_batch(opt.batch_size) input_res.copy_(batch_feature) input_att.copy_(batch_att) input_label.copy_(util.map_label(batch_label, data.seenclasses)) def generate_syn_feature(netG, classes, attribute, num): nclass = classes.size(0) syn_feature = torch.FloatTensor(nclass*num, opt.resSize) syn_label = torch.LongTensor(nclass*num) syn_att = torch.FloatTensor(num, opt.attSize) syn_noise = torch.FloatTensor(num, opt.nz) if opt.cuda: syn_att = syn_att.cuda() syn_noise = syn_noise.cuda()

这段代码包含两个函数sample()和generate_syn_feature()，让我来逐个解释它们的功能。 sample()函数用于获取一个批次的样本数据。它按照批次大小opt.batch_size从数据集中获取特征（batch_feature）、标签...

UPDATE att_ad_base SET att_ad_base.ad_name = sc_ad_xt.ad_name FROM sc_ad_xt WHERE att_ad_base.ad_code = sc_ad_xt.ad_code;

具体来说，它使用了 SQL 的 UPDATE 和 FROM 语句，先指定要更新的表是 att_ad_base，然后使用 SET 子句将 ad_name 列设置为表 sc_ad_xt 中对应 ad_code 的 ad_name 值。最后，使用 WHERE 子句指定更新条件，即 att_...

attgan = AttGAN(args) progressbar = Progressbar() writer = SummaryWriter(join('output', args.experiment_name, 'summary')) fixed_img_a, fixed_att_a = next(iter(valid_dataloader)) fixed_img_a = fixed_img_a.cuda() if args.gpu else fixed_img_a fixed_att_a = fixed_att_a.cuda() if args.gpu else fixed_att_a fixed_att_a = fixed_att_a.type(torch.float) sample_att_b_list = [fixed_att_a]

最后，创建了一个名为 sample_att_b_list 的列表，并将固定的属性数据 fixed_att_a 添加到列表中。这个列表将在后续的代码中用于生成样本。 总结起来，这段代码创建了 AttGAN 类的实例，并初始化了 ...

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解决这个问题的方法是，你可以直接将ceshi->_name赋给name_current，而不需要使用malloc来为name_current分配内存空间，修改后的代码如下： c name_current = ceshi->_name; strcpy(name_current->name, "ceshi_1...

注意力机制self.space_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True) ) self.channel_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True) ) out_c1 = nn.AdaptiveMaxPool2d((1, 1))(x4_0) out_c1 = self.sigmoid(out_c1) channel_feature = x4_0 * out_c1 channel_att = self.channel_attention(channel_feature) x = x4_0 + channel_att out_s1 = torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1) out_s1 = self.sigmoid(out_s1) space_feature = x * out_s1 space_att = self.space_attention(space_feature) x = x + space_att 想在网络中换成self.attention = BiLevelRoutingAttention(dim=512, n_win=7, num_heads=8, qk_dim=None, qk_scale=None, kv_per_win=4, kv_downsample_ratio=4, kv_downsample_kernel=None, kv_downsample_mode='identity', topk=4, param_attention="qkvo", param_routing=False, diff_routing=False, soft_routing=False, side_dwconv=3, auto_pad=True)之后代码怎么写啊

channel_att = self.attention(channel_feature) # 使用BiLevelRoutingAttention x = x4_0 + channel_att out_s1 = torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1) out_s1 = self.sigmoid(out_s1) space_feature = x * out...

用tensorflow的layers.Layer模块改写class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v

att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_shape[0], am_shape[1], am_shape[2] * am_shape[3]])) att_map = tf.reshape(att_map, am_shape) return att_map * v 需要注意的是，tensorflow中没有nn....

if (it+1) % args.sample_interval == 0: attgan.eval() with torch.no_grad(): samples = [fixed_img_a] for i, att_b in enumerate(sample_att_b_list): att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if i > 0: att_b_[..., i - 1] = att_b_[..., i - 1] * args.test_int / args.thres_int samples.append(attgan.G(fixed_img_a, att_b_)) samples = torch.cat(samples, dim=3) writer.add_image('sample', vutils.make_grid(samples, nrow=1, normalize=True, value_range=(-1., 1.)), it+1) vutils.save_image(samples, os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'sample_training', 'Epoch_({:d})_({:d}of{:d}).jpg'.format(epoch, it%it_per_epoch+1, it_per_epoch) ), nrow=1, normalize=True,value_range=(-1., 1.)) it += 1 我这里面有没有模型保存的命令

在您提供的代码片段中，并没有看到明确的模型保存命令。代码片段展示了在每个 args.sample_interval 步骤时进行模型评估和生成样本的过程，但没有包含模型保存的逻辑。 如果您希望在训练过程中保存模型，您可以在...

SELECT DISTINCT sd.DEVICE_NAME AS deviceName, r.STATISTICS_DATE AS xValue, r.COLLECTION_VALUE AS yValue FROM ibms_sys_device_collection_report_day r INNER JOIN ibms_sys_device sd ON r.DEVICE_ID = sd.DEVICE_ID INNER JOIN ibms_sys_device_collection dc ON r.COLLECTION_ID = dc.ID INNER JOIN ibms_sys_model_attributes ma ON dc.MODEL_ATT_ID = ma.MODEL_ATT_ID WHERE ma.DEVICE_TYPE_ATTRIBUTE_ID = 188 AND DATE_FORMAT( r.STATISTICS_DATE, '%Y-%m' ) BETWEEN '2023-05-10' and '2023-06-08' AND r.STATISTICS_DATE BETWEEN '2023-05-10' and '2023-06-08' AND FIND_IN_SET( r.DEVICE_ID,',4666,64111,68202') > 0 GROUP BY r.DEVICE_ID, r.STATISTICS_DATE 加快查询速度调优

2. 在 ibms_sys_model_attributes 表中，可以创建设备类型属性ID（DEVICE_TYPE_ATTRIBUTE_ID）索引，以便更快地执行设备类型属性ID筛选。 3. 在 ibms_sys_device 表中，可以创建设备ID（DEVICE_ID）索引，以便更快...

for p in netD.parameters(): # reset requires_grad p.requires_grad = False # avoid computation netG.zero_grad() input_attv = Variable(input_att) noise.normal_(0, 1) noisev = Variable(noise) fake = netG(noisev, input_attv) criticG_fake = netD(fake, input_attv) criticG_fake = criticG_fake.mean() G_cost = -criticG_fake # classification loss c_errG = cls_criterion(pretrain_cls.model(fake), Variable(input_label)) errG = G_cost + opt.cls_weight*c_errG errG.backward() optimizerG.step() mean_lossG /= data.ntrain / opt.batch_size mean_lossD /= data.ntrain / opt.batch_size print('[%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f, Wasserstein_dist: %.4f, c_errG:%.4f' % (epoch, opt.nepoch, D_cost.data[0], G_cost.data[0], Wasserstein_D.data[0], c_errG.data[0]))

接下来，创建变量input_attv和noisev，分别将输入的属性特征（input_att）和噪声（noise）转换为可求导的变量。 使用生成器netG生成合成图像fake，并将其输入到判别器netD中得到判别器对合成图像的评分criticG_fake...

classification loss, Equation (4) of the paper cls_criterion = nn.NLLLoss() input_res = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.resSize) input_att = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.attSize) noise = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.nz) one = torch.FloatTensor([1]) mone = one * -1 input_label = torch.LongTensor(opt.batch_size)

- input_att是一个大小为(opt.batch_size, opt.attSize)的浮点型张量，用于存储属性的特征。 - noise是一个大小为(opt.batch_size, opt.nz)的浮点型张量，用于存储噪声向量。 - one是一个包含值为1的浮点...

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).__init__() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias 改写为twensorflow形式

att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_shape[0], am_shape[1], am_shape[2] * am_shape[3]])) att_map = tf.reshape(att_map, am_shape) return att_map * v 需要注意的是，这里的代码只是一种...

cnn = torch.load('../CNN-LSTM-ATT/model/Densenet+bl+att.pkl') cnn = cnn.to(device) with torch.no_grad(): class_accuary_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm)修改代码

for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch....

if __name__ == '__main__': path_pre = os.path.dirname(os.path.dirname(os.getcwd())) path_ = os.path.dirname(os.getcwd()) path = os.path.dirname(__file__) useTypes = ['txt','txt+formula'] dataname_list = ['data_knowledge_30%F_3','data_knowledge_50%F_7','data_knowledge_70%F_1','data_knowledge_F_9'] model_name_list = ['TextCNN'] #['TextRNN_Att','TextRNN','TextRCNN','TextCNN','FastText','DPCNN','Seq2seq','Transformer'] #['TextRNN_Att'] # classify_type_list =['level2_single'] use_KFold = False # 是否使用交叉验证 fine_tune = False # 三级标签中设计 begin_begin_time = time.time()

这段代码看起来是一个 Python 脚本的入口点。if __name__ == '__main__': 是一个常见的 Python 代码块，它用于判断当前脚本是否被直接运行，而不是被导入到其他模块中。 在这段代码中，首先通过 os 模块获取了...

解释下面这段代码：class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channel, out_channel, inter_dim=0, heads=1, node_num=100): super(GNNLayer, self).__init__() self.gnn = GraphLayer(in_channel, out_channel, inter_dim=inter_dim, heads=heads, concat=False) self.bn = nn.BatchNorm1d(out_channel) self.relu = nn.ReLU() self.leaky_relu = nn.LeakyReLU() def forward(self, x, edge_index, embedding=None, node_num=0): out, (new_edge_index, att_weight) = self.gnn(x, edge_index, embedding, return_attention_weights=True) self.att_weight_1 = att_weight self.edge_index_1 = new_edge_index out = self.bn(out) return self.relu(out)

这段代码定义了一个 GNNLayer 类，用于实现图神经网络层。其中，in_channel 和 out_channel 分别表示输入和输出的特征通道数，inter_dim 表示中间维度，heads 表示头数，node_num 表示节点数。在 __init__ 方法中，...

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