RAF v4_batch_ 加密信息传输的批次处理

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RAR格式 | 389KB | 更新于2024-11-03 | 51 浏览量 | 0 下载量 举报
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根据提供的文件信息,我们可以推断出以下知识点: 1. 文件标题解析: 标题为 "RAF v4_batch_",可以理解为这是一份涉及批量处理的文件,其中 "RAF" 可能是文件所属系统或程序的名称或缩写,"v4" 表示版本号,"batch" 指明了文件的功能,即处理批量数据。"_" 可能意味着文件名未完全提供或者是一个占位符。 2. 描述解析: 描述 "Batch to send encrypt information in trama format" 指出了文件的核心功能是发送加密信息,并且使用的是 "trama format"。"Trama" 在此上下文中不是一个常见的英文单词,它可能是一个术语,指的是一种数据格式,或者是指某种特定的编码或加密方式。描述表明了该文件的用途是将加密后的信息进行批量发送,其中 "trama format" 可能是加密信息所遵循的格式或者协议。 3. 标签解析: 标签 "batch" 指明了文件的分类,即该文件与批量操作有关,这是一个技术标签,用于标识和分类文件、命令或系统功能,表明其能够处理批量任务,而不是逐个处理单个数据。 4. 压缩包子文件的文件名称列表解析: 列表中只有一个文件名称 "RAF v3 - copia ja"。这表明与 "RAF v4_batch_" 相关的是一个名为 "RAF v3" 的文件,"copia ja" 可能是该文件的某种版本或是带有语言标记(例如“日语版”)。这可能意味着存在一个在 "RAF v4" 之前版本的文件,文件名中的 "v3" 表明它比当前文件的版本要旧,而 "copia" 通常意味着复制或副本,"ja" 可能代表日语(根据“Japanese”的缩写)。这可能表明 "RAF v4_batch_" 文件是为了处理与 "RAF v3" 文件相关联的信息,或者是在 "RAF v3" 文件的基础上进行了升级和改进。 5. 技术背景: - 批量操作:批量操作在信息技术中指的是同时处理大量数据或执行一系列重复的任务,以提高效率和减少需要人工干预的次数。 - 加密信息:在IT领域,加密是一种将信息转换成不可读形式的过程,以保证传输过程中的数据安全,防止未经授权的访问。 - 数据格式:数据格式指定了信息如何被存储或编码,"trama format" 可能是一种特定于该系统或软件的格式,用于确保数据的一致性和完整性。 综上所述,我们可以推理出 "RAF v4_batch_" 是一个特定系统或程序中用于批量发送加密数据的文件,且可能拥有一个早期版本 "RAF v3"。这一文件可能属于数据处理、网络安全或数据库管理等领域,专门用于将大量加密后的信息按照特定格式进行传输或存储。同时,"trama format" 可能是一个与系统兼容或内部定义的数据处理格式,但需要更多上下文信息来确定其确切含义。
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LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

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