print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f'))

时间: 2024-05-19 16:12:14 浏览: 89
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c语言strftime时间格式化示例

这行代码是用来打印模型的类型名称和运行时间。其中，type(model).__name__是获取模型对象的类型名称，也就是模型类的名称，比如说如果模型对象是一个神经网络类，那么该代码会输出“NeuralNetwork”，time()-time0是获取当前时间与开始时间之间的时间差，通过strftime函数将时间差转换为分:秒:毫秒的格式进行输出。
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app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://user:password@localhost/dbname' db.init_app(app) 这样，Flask-SQLAlchemy就会自动处理数据库的创建、迁移和销毁等任务。 ...

OSError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_11848\1312614215.py in <module> 18 print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) 19 print('======='*10) ---> 20 print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S')) 21 print('======='*10) 22 print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) OSError: [Errno 22] Invalid argument

看起来你仍然遇到了相同的...print(type(model).__name__, 'time:', datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0)).strftime('%M:%S')) 这样应该可以避免时间戳格式化的错误。如果还有其他问题，请告诉我。

--------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_20012\31099977.py in <module> 9 print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) 10 print('======='*10) ---> 11 print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f')) 12 print('======='*10) OSError: [Errno 22] Invalid argument

请检查你传递给 fromtimestamp() 函数的时间戳是否正确，并确保它是一个有效的 Unix 时间戳。如果你的时间戳是以毫秒为单位的，请将其除以 1000。另外，你还可以使用 datetime.datetime.utcfromtimestamp() 函数...

OSError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_20012\799423000.py in <module> 19 print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) 20 print('======='*10) ---> 21 print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f')) 22 print('======='*10) 23 print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) OSError: [Errno 22] Invalid argument

请检查你传递给 fromtimestamp() 函数的时间戳是否正确，并确保它是一个有效的 Unix 时间戳。如果你的时间戳是以毫秒为单位的，请将其除以 1000。另外，你还可以使用 datetime.datetime.utcfromtimestamp() 函数...

OSError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_11848\2488403708.py in <module> 18 print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) 19 print('======='*10) ---> 20 print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f')) 21 print('======='*10) 22 print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) OSError: [Errno 22] Invalid argument

根据你提供的信息，这个错误可能是...print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S')) 这样应该可以正常输出模型训练时间。如果还有其他问题，请告诉我。

AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_11848\1659147157.py in <module> 18 print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) 19 print('======='*10) ---> 20 print(type(model).__name__, 'time:', datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0)).strftime('%M:%S')) 21 print('======='*10) 22 print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) AttributeError: 'datetime.timedelta' object has no attribute 'strftime'

print(type(model).__name__, 'time:', (datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0))).strftime('%M:%S')) 这样应该可以正常输出模型训练时间。如果还有其他问题，请告诉我。

print(type(model).__name__, 'time:', (datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0))).strftime('%M:%S'))，可一在显示微妙吗

可以，在 strftime 中可以...print((datetime.datetime.min + datetime.timedelta(seconds=int(time() - time0))).strftime('%M:%S.%f')) 这将输出类似于 00:01.234567 的时间格式，其中 234567 是微秒部分。

print(type(model).name, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f'))

它首先使用 type() 函数获取模型的类型，然后使用 .name 属性获取类型名称，并使用 print() 函数打印出来。接着，它使用 time() 函数获取当前时间戳，并减去之前记录的起始时间戳 time0，计算出训练所花费...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import accuracy_score import datetime from time import time models = [RandomForestClassifier(random_state=123, min_samples_split=3, min_samples_leaf=0.01, max_depth=5), LogisticRegression(random_state=123), SVC(kernel='rbf',gamma='auto',random_state=123,probability=True)] # 训练 for model in models: time0=time() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) rf_roc_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) print(type(model).__name__, 'accuracy:', accuracy) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) print('======='*10) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) print('======='*10)代码解释

print(type(model).__name__, 'accuracy:', accuracy) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) print('======='*10) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=...

优化这段代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())

stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) print...

详细解释每一句代码if i % 20 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show())) print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

if (epoch+1) % 1 == 0: This line checks if the current epoch plus one is a multiple of one (which it always will be), and if so, executes the following code block. This code block is executed ...

from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from datetime import datetime app = Flask(__name__) HOSTNAME = '127.0.0.1' PORT = '3306' DATABASE = 'new' USERNAME = 'root' PASSWORD = '123456' DB_URI = 'mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{database}?charset=utf8'.format( username=USERNAME, password=PASSWORD, host=HOSTNAME, port=PORT, database=DATABASE) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = DB_URI db = SQLAlchemy(app) class News(db.Model): __tablename__ = 'news' id = db.Column(db.Integer, autoincrement=True, primary_key=True) title = db.Column(db.String(50), nullable=False) content = db.Column(db.Text) time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now) author = db.Column(db.String(50), nullable=False) def __repr__(self): return '<News(title:%s,content:%s,time:%s,author:%s)>'%(self.title, self.cntent, self.time, self.author) with app.app_context(): db.drop_all() db.create_all() with app.app_context(): news1 = News(title='web开发', content='基于python的web开发技术', author='flask') news2 = News(title='web前端', content='Bootstrap前端开发框架', author='bootstrap') db.session.add_all([news1,news2]) db.session.commit() with app.app_context(): news = db.session.query(News).filter(News.author=='bootstrap').all() print(news)这段代码为什么print没有输出成功

from datetime import datetime app = Flask(__name__) HOSTNAME = '127.0.0.1' PORT = '3306' DATABASE = 'new' USERNAME = 'root' PASSWORD = '123456' DB_URI = 'mysql+pymysql://{username}:{password}@{host...

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for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依