lane_clip = clip1.fl_image(frame_func) #NOTE: this function expects color images!! %time lane_clip.write_videofile(project_video_output, audio=False)

时间: 2024-03-22 14:40:51 浏览: 17
这段代码的作用是将函数 `frame_func` 应用于 `clip1` 中的每一帧,并将处理后的视频保存为 `project_video_output` 文件。其中 `clip1` 是一个视频对象,`frame_func` 是一个用于处理视频帧的函数,`lane_clip` 是经过处理后的视频对象。 这里的 `%time` 是一个 Jupyter Notebook 的魔法命令,用于计算代码的执行时间。 如果您遇到了 `SyntaxError: invalid syntax` 错误,请检查该行代码前面或后面的代码是否有语法错误,例如缺少冒号、括号不匹配等。另外,请确保使用了正确的 Python 版本和库。如果您需要更多帮助,请提供更多代码和错误信息。
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time_func = time.clock AttributeError: module 'time' has no attribute 'clock'

在Python 3.3及以上的版本中,time模块中的clock()函数已经被废弃,取而代之的是time.perf_counter()和time.process_time()函数。这两个函数提供了更准确的计时功能。 如果你想使用类似于clock()函数的计时功能,可以将time_func = time.clock改为time_func = time.perf_counter或者time_func = time.process_time,具体选择哪个函数取决于你的需求。

def getMsgFromID(self, _id): reach_end = False dec_data = {} data_id = None time_stamp = 0.0 try: blf_data = next(self._blf_reader) time_stamp = blf_data.timestamp if blf_data.is_extended_id: data_id = f"{blf_data.arbitration_id:010d}" else: data_id = f"{blf_data.arbitration_id:05d}" if None == blf_data.data : pass if _id != data_id: #print(time_stamp, _id, dec_data, data_id) return dec_data, reach_end, time_stamp, _id try: dec_data = self._dbc_db.decode_message( blf_data.arbitration_id, blf_data.data) except Exception as e: reach_end = False pass except Exception as e: reach_end = True #print(time_stamp, _id, dec_data) return dec_data, reach_end, time_stamp, _id 这个接口返回的dec_data使用C++该怎么读取

这个接口返回的dec_data是一个Python字典类型,如果你要在C++中读取它,需要将它转换为C++的数据类型。你可以使用一些第三方库,例如Boost.Python或Pybind11来实现Python和C++之间的数据转换。具体地,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 在C++中引入第三方库,例如Pybind11。 2. 在C++中定义一个函数,该函数接受一个Python字典类型作为输入参数,并将其转换为C++的数据类型。 3. 在C++中调用该函数,并将接口返回的dec_data作为输入参数传递给它。 4. 在C++中使用转换后的数据类型进行后续处理。 下面是一个使用Pybind11实现Python和C++之间数据转换的例子: ```c++ #include <pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/stl.h> namespace py = pybind11; // 定义一个函数,将Python字典类型转换为C++的std::map类型 std::map<std::string, py::object> dict_to_map(py::dict d) { std::map<std::string, py::object> m; for (auto item : d) { m[item.first.cast<std::string>()] = item.second; } return m; } // 在C++中调用Python函数,并将接口返回的dec_data作为输入参数传递给它 int main() { py::scoped_interpreter guard{}; // 初始化Python解释器 py::module sys = py::module::import("sys"); sys.attr("path").attr("append")("../path/to/your/python/script"); // 添加Python脚本路径 py::module module = py::module::import("your_python_module"); // 加载Python模块 py::object func = module.attr("getMsgFromID"); // 获取Python函数 py::tuple result = func(_id); // 调用Python函数,并将接口返回的dec_data作为输入参数传递给它 py::dict dec_data = result[0].cast<py::dict>(); // 获取Python函数返回值 // 将Python字典类型转换为C++的std::map类型 std::map<std::string, py::object> m = dict_to_map(dec_data); // 在C++中使用转换后的数据类型进行后续处理 // ... return 0; } ``` 需要注意的是,上述代码仅供参考,具体实现方式可能因项目环境、具体需求等因素而异。

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代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

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