import random from math import gcd, ceil, log from gmssl import sm3在pycharm软件运行时报错，第三行，如何解决

报错可能是由于在PyCharm中尝试导入的模块`gmssl.sm3`不存在，或者是该库的路径设置不正确，或者你的环境中缺少了这个特定的加密库GMSSL。为了解决这个问题，你可以按照以下步骤尝试：

1. 确认GMSSL是否已安装：检查你的Python环境是否已经安装了GMSSL库，如果没有，你需要先通过pip安装它：

   pip install GMSSL

2. 检查import路径：确认你在代码中引入GMSSL模块的路径是否正确。如果GMSSL位于系统全局安装路径下，可以直接导入；如果不是，则需要提供正确的文件路径，比如`from my_project.path import sm3`。

3. 配置项目依赖：如果你在PyCharm中使用的是虚拟环境，确保项目的设置正确配置了虚拟环境，并且包含了GMSSL。

4. 更新导入语句：如果sm3不在默认搜索路径中，可以尝试更明确地指定模块位置：

   from .path_to_gmssl import sm3

其中`.path_to_gmssl`是GMSSL模块所在的相对目录。

5. 清空并重建缓存：有时PyCharm的缓存可能会导致导入问题，尝试清理缓存然后重新加载项目试试。

如果以上步骤都无法解决问题，可能是第三方库的问题，建议查看GMSSL的官方文档或者社区求助，看看是否有其他用户遇到类似问题的解决方案。

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pycharm将import scipy.fftpack as fp from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb import matplotlib.pyplot as plt from skimage.draw import rectangle_perimeter import numpy as np import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa: F401 unused import from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter from scipy.fftpack import dct, idct import cv2 as cv def dct2(a): return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def idct2(a): return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') im = rgb2gray(imread('2.jpg')) imF = dct2(im) im1 = idct2(imF) print(np.allclose(im, im1))优化一下，能控制压缩率

好的，你可以考虑使用基于DCT的图像压缩算法，通过调整量化表来控制压缩比率和图像质量之间的平衡。具体来说，你可以将DCT系数进行量化，然后设置一个量化参数Q，通过调整Q的大小来控制压缩比率和图像质量之间的平衡。一般来说，Q的值越大，压缩比率就越小，图像质量就越好，反之亦然。

下面是一个简单的基于DCT的图像压缩代码示例，你可以根据需要进行修改和优化：

import numpy as np
import cv2
from scipy.fftpack import dct, idct

def dct2(a):
    return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho')

def idct2(a):
    return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho')

def compress_image(im, Q):
    # 对图像进行DCT变换
    imF = dct2(im)
    # 设置量化矩阵
    QM = np.array([[16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61],
                   [12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55],
                   [14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56],
                   [14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62],
                   [18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77],
                   [24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92],
                   [49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101],
                   [72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99]])
    # 进行量化
    imQ = np.round(imF / (QM * Q))
    # 对图像进行IDCT变换
    im1 = idct2(imQ)
    # 限制像素值在0到255之间
    im1 = np.clip(im1, 0, 255)
    im1 = im1.astype(np.uint8)
    return im1

# 读取图像
im = cv2.imread('lena.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 设置量化参数Q
Q = 50
# 进行图像压缩
im1 = compress_image(im, Q)
# 计算压缩比率
cr = im.size / (im1.size * np.ceil(np.log2(Q)))
# 计算PSNR和SSIM
psnr = peak_signal_noise_ratio(im, im1)
ssim = structural_similarity(im, im1, multichannel=False)
# 输出结果
print('压缩比率: {:.2f}'.format(cr))
print('PSNR: {:.2f}'.format(psnr))
print('SSIM: {:.2f}'.format(ssim))

在上面的代码中，你可以调整量化参数Q的大小来控制压缩比率和图像质量之间的平衡。同时，通过计算PSNR和SSIM等指标，可以对压缩后的图像质量进行评估。

import pickle import math import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset def sample_data(filepath, idx, path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs如何让每一次for循环中的b值都能单独进行一次深度学习的dataloader，最后遍历完for循环中所有的b值

你可以在for循环中将每个b值转换为一个TensorDataset对象，并将它们放入一个列表中，最后使用DataLoader将它们组成一个batch。以下是示例代码：

import pickle 
import math 
import numpy as np 
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset 

def sample_data(filepath, idx, path, batch_size): 
    f = open(filepath, 'rb') 
    bi = pickle.load(f) 
    data = np.arange(0, idx) 
    data = data.tolist() 
    samples = [] 
    bs = [] 
    dataloader_list = [] # 用于存放每个b值的dataloader
    a = path 
    r = math.ceil(len(data) / a) 
    for i in range(a): 
        if len(data) > r: 
            sample = np.random.choice(data, r, replace=False) 
        else: 
            sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) 
        b = [bi[j] for j in list(sample)] 
        bs.append(b) 
        samples.append(sample) 
        for s in sample: 
            data.remove(s) 
        # 将b值转换为TensorDataset对象
        dataset = TensorDataset(torch.Tensor(b))
        # 创建dataloader
        dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
        dataloader_list.append(dataloader)
    samples = [np.array(s) for s in samples] 
    samples = np.concatenate(samples, axis=0) 
    bs = [np.array(e) for e in bs] 
    bs = np.concatenate(bs, axis=0) 
    # 遍历dataloader_list中的所有dataloader
    for dataloader in dataloader_list:
        for batch in dataloader:
            # 在这里对每个batch进行深度学习操作
            pass
    return samples, bs

在上面的代码中，我们使用`TensorDataset`将每个b值转换为一个数据集对象。然后，使用`DataLoader`将每个数据集组成一个batch，并将它们放入一个列表中。最后，我们遍历dataloader_list中的所有dataloader并对它们进行深度学习操作。注意，你需要根据你的具体情况设置batch_size参数。