活动介绍

找出这段代码错误import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class GCNModel(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_dim, output_dim): super(GCNModel, self).__init__() self.gc1 = GraphConvolution(hidden_dim) self.gc2 = GraphConvolution(output_dim) self.relu = layers.ReLU() self.dropout = layers.Dropout(0.5) self.dense = layers.Dense(1) def call(self, inputs): x, adj = inputs x = self.gc1(x, adj) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.gc2(x, adj) x = self.dense(tf.reduce_mean(x, axis=1)) return x loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)

时间: 2023-06-05 17:06:15 浏览: 267
这段代码的错误是缺少GraphConvolution类的定义和导入。需要在代码开头添加类的定义和导入。如果已经定义了GraphConvolution类,则可能是没有导入GraphConvolution类所在的模块。
相关问题

``` import os import warnings import json import sys import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from PyQt5 import QtCore, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QFont from PyQt5.QtWidgets import ( QApplication, QMainWindow, QDialog, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QFormLayout, QLabel, QLineEdit, QPushButton, QComboBox, QMessageBox, QCheckBox ) from tensorflow.keras.layers import Dropout, Layer from datetime import datetime # 抑制弃用警告 warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning) os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '0' # 自定义注意力层 class SelfAttentionLayer(Layer): def __init__(self, output_dim): super(SelfAttentionLayer, self).__init__() self.output_dim = output_dim self.W_q = tf.keras.layers.Dense(output_dim) self.W_k = tf.keras.layers.Dense(output_dim) self.W_v = tf.keras.layers.Dense(output_ ```帮我优化UI界面

<< 从代码片段来看,这是一个结合了TensorFlow深度学习模型和PyQt5 GUI框架的应用程序。目前的代码中包含了自定义注意力机制(Self-Attention)以及一些基础的数据处理工具包如`pandas`、`numpy`等。 关于优化UI界面部分,可以从以下几方面入手: --- ### 1. **提升布局美观度** - 使用更高级的布局管理器(例如 `QGridLayout`),合理安排控件的位置。 - 添加更多的视觉元素(背景颜色、图标等),使界面更具吸引力。 - 设置字体大小和样式,增强可读性和用户体验。 #### 示例改进方法: ```python class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super(MainWindow, self).__init__() # 创建主窗口部件及布局 central_widget = QWidget() layout = QVBoxLayout(central_widget) self.setCentralWidget(central_widget) # 标题标签设置大号字体 title_label = QLabel("数据预测系统") font = QFont("Arial", 20, QFont.Bold) title_label.setFont(font) layout.addWidget(title_label, alignment=Qt.AlignCenter) # 输入框区域 form_layout = QFormLayout() self.input_field = QLineEdit() form_layout.addRow("输入路径:", self.input_field) layout.addLayout(form_layout) # 提交按钮美化 submit_button = QPushButton("运行预测") submit_button.setStyleSheet(""" QPushButton { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 8px 16px; border-radius: 4px; } QPushButton:hover { background-color: #45a049; } """) layout.addWidget(submit_button, alignment=Qt.AlignCenter) # 连接信号槽 submit_button.clicked.connect(self.run_prediction) def run_prediction(self): input_path = self.input_field.text().strip() if not os.path.exists(input_path): QMessageBox.critical(None, "错误", f"文件或目录不存在:{input_path}") return try: # 在这里调用机器学习逻辑 print(f"正在加载数据集... {input_path}") data = pd.read_csv(input_path) # 假设是CSV格式 print(data.head()) QMessageBox.information(None, "成功", "数据分析完成!") except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "异常", str(e)) ``` --- ### 2. **增加功能模块化设计** 将不同功能分离成独立的小部件(widget)。比如可以创建多个子页面用于显示不同的内容(参数配置页、结果展示页等)。这样不仅便于扩展新功能,还能让界面更加清晰易懂。 #### 实现思路: 可以通过`QStackedWidget`实现多页面切换效果,每一页代表一种操作模式。 ```python class ParameterPage(QWidget): # 参数配置页面 def __init__(self): super().__init__() layout = QVBoxLayout() label = QLabel("请选择训练参数:") layout.addWidget(label) combo_box = QComboBox() combo_box.addItem("线性回归") combo_box.addItem("神经网络") layout.addWidget(combo_box) self.setLayout(layout) class ResultPage(QWidget): # 结果展示页面 def __init__(self): super().__init__() layout = QVBoxLayout() table_view = QtWidgets.QTableView() # 显示表格数据 model = QtGui.QStandardItemModel(5, 3) # 初始为5行x3列空表 table_view.setModel(model) layout.addWidget(table_view) self.setLayout(layout) class MainApp(QMainWindow): def __init__(self): super(MainApp, self).__init__() stacked_widget = QtWidgets.QStackedWidget() stacked_widget.addWidget(ParameterPage()) # 第一页 stacked_widget.addWidget(ResultPage()) # 第二页 button_next = QPushButton("下一页") button_prev = QPushButton("上一页") main_layout = QVBoxLayout() control_layout = QHBoxLayout() control_layout.addWidget(button_prev) control_layout.addWidget(button_next) container = QWidget() container_layout = QVBoxLayout(container) container_layout.addWidget(stacked_widget) container_layout.addLayout(control_layout) self.setCentralWidget(container) current_page_index = 0 button_next.clicked.connect(lambda: stacked_widget.setCurrentIndex(current_page_index := (current_page_index + 1) % 2)) button_prev.clicked.connect(lambda: stacked_widget.setCurrentIndex((current_page_index - 1) % 2)) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainApp() window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` --- ### 3. **动态更新提示信息** 为了让用户知道当前进程状态,在界面上加入进度条或日志输出区是一个不错的选择。 示例添加一个文本框实时打印消息: ```python log_text_edit = QTextEdit(readOnly=True) layout.addWidget(log_text_edit) def log_message(message): timestamp = datetime.now().strftime("[%Y-%m-%d %H:%M:%S]") formatted_msg = f"{timestamp} {message}\n" log_text_edit.append(formatted_msg) # 调用时传递信息给这个函数即可 log_message("开始执行任务...") ``` --- **总结**: 以上是从结构布局调整到交互体验改善的一系列改进建议。根据实际需求可以选择合适的方式逐步完善项目中的GUI部分。 ---

举例调用下面的方法 : class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

假设你已经定义了一个名为 `model` 的神经网络模型,其中包含了 `MultiHeadAttention` 层,你可以使用下面的方法来调用这个层: ``` import tensorflow as tf # 定义模型 class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8) def call(self, inputs): # 调用 MultiHeadAttention 层 x = self.multi_head_attention(inputs) return x # 初始化模型 model = MyModel() # 输入数据 inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 64)) # 调用模型 outputs = model(inputs) # 输出结果 print(outputs.shape) ``` 在上面的代码中,我们首先定义了一个名为 `MyModel` 的神经网络模型,并在其中实例化了一个 `MultiHeadAttention` 层。然后,我们创建了一个 `model` 对象,该对象是 `MyModel` 的实例。接着,我们使用 `tf.random.normal()` 方法生成了一个形状为 `(32, 10, 64)` 的张量作为输入数据,然后将其传递给模型的 `call()` 方法,得到了模型的输出结果。最后,我们打印出了输出结果的形状。
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow_probability as tfp from carModel import CarEnvironment # === 强制启用 GPU 并配置显存 === physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') if physical_devices: tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) tf.config.experimental.set_visible_devices(physical_devices[0], 'GPU') print("TensorFlow 版本:", tf.__version__) print("GPU 可用性:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) # === 超参数 === EP_MAX = 1000 EP_LEN = 1800 GAMMA = 0.95 A_LR = 0.0001 C_LR = 0.0002 BATCH_SIZE = 256 UPDATE_STEPS = 10 EPSILON = 0.2 HIDDEN_UNITS = 128 env = CarEnvironment() S_DIM = env.observation_space.shape[0] A_DIM = env.action_space.shape[0] A_BOUND = env.action_space.high # 直接使用numpy数组 class PPOAgent: def __init__(self): # 初始化网络和优化器 self._build_network() self.actor_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(A_LR) self.critic_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(C_LR) def _build_network(self): # Critic网络(GPU设备指定) with tf.device('/GPU:0'): self.critic = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(HIDDEN_UNITS, activation='relu', input_shape=(S_DIM,)), tf.keras.layers.Dense(1) ]) # Actor网络(GPU设备指定) with tf.device('/GPU:0'): state_input = tf.keras.Input(shape=(S_DIM,)) hidden = tf.keras.layers.Dense(HIDDEN_UNITS, activation='relu')(state_input) mu = tf.keras.layers.Dense(A_DIM, activation='tanh')(hidden) * A_BOUND sigma = tf.keras.layers.Dense(A_DIM, activation='softplus')(hidden) + 0.1 self.actor = tf.keras.Model(inputs=state_input, outputs=[mu, sigma]) @tf.function def sample_action(self, state): with tf.device('/GPU:0'): # 关键操作显式指定 GPU mu, sigma = self.actor(state) dist = tfp.distributions.Normal(mu, sigma) return dist.sample()加大探索

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v2.__internal__' has no attribute 'register_load_context_function'. Did you mean: 'register_call_context_function'? PS D:\Learn\Keras-GAN-master> ^C PS D:\Learn\Keras-GAN-master> ^C PS D:\Learn\Keras-GAN-master> & D:/Anaconda3/envs/tf1cpu/python.exe d:/Learn/Keras-GAN-master/context_encoder/context_encoder.py 2025-03-19 15:44:14.482172: I tensorflow/core/util/port.cc:113] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0. 2025-03-19 15:44:15.713157: I tensorflow/core/util/port.cc:113] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0. Traceback (most recent call last): File "d:\Learn\Keras-GAN-master\context_encoder\context_encoder.py", line 7, in <module> from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU ModuleNotFoundError: No module named 'keras.layers.advanced_activations' PS D:\Learn\Keras-GAN-master> ^C 修改代码吧 from keras.datasets import cifar10 from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, multiply, GaussianNoise from keras.layers import BatchNormalization, Activation, Embedding, ZeroPadding2D from keras.layers import MaxPooling2D from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU from keras.layers.convolutional import UpSampling2D, Conv2D from keras.models import Sequential, Model from keras.optimizers import Adam from keras import losses from keras.utils import to_categorical import keras.backend as K import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class ContextEncoder(): def __init__(self): self.img_rows = 32 self.img_cols = 32 self.mask_height = 8 self.mask_width = 8

import tensorflow as tf import numpy as np from keras import datasets import cv2 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() import matplotlib.pyplot as plt class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): """位置编码层,为序列添加位置信息""" def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.max_len = max_len self.embed_dim = embed_dim # 可学习的位置编码矩阵:max_len × embed_dim self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding( input_dim=max_len, output_dim=embed_dim ) def call(self, x): # 生成位置索引序列(0到序列长度-1) positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) # 将位置编码加到输入特征上 return x + self.pos_emb(positions) # 添加get_config方法 def get_config(self): config = super().get_config() # 获取父类配置 config.update({ "max_len": self.max_len, "embed_dim": self.embed_dim }) return config class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): """Transformer编码块,包含多头注意力和前馈网络""" def __init__(self, embed_dim, num_heads): super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads # 多头注意力机制(核心组件) self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention( num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim # 每个头的维度 ) # 前馈网络(两全连接层) self.ffn = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(embed_dim*4, activation="relu"), # 扩展维度 tf.keras.layers.Dense(embed_dim) # 恢复维度 ]) # 层归一化组件 self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization() def call(self, inputs): # 自注意力机制(q=k=v=inputs) attn_output = self.att(inputs, inputs) # 残差连接 + 层归一化 out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output) # 前馈网络处理 ffn_output = self.ffn(out1) # 再次残差连接 + 层归一化 return self.layernorm2(out1 + ffn_output) # 添加get_config方法 def get_config(self): config = super().get_config() # 获取父类配置 config.update({ "embed_dim": self.embed_dim, "num_heads": self.num_heads, }) return config model = tf.keras.models.load_model('transform_model.keras', custom_objects={ "PositionEmbedding": PositionEmbedding, "TransformerBlock": TransformerBlock } ) # Evaluate the restored model loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) pre = model.predict(test_images) # 对所有测试图片进行预测 print('Restored model, accuracy: {:5.2f}%'.format(100 * acc)) # 输出第一张图片的预测结果 print( pre[1]*100) print( np.argmax(pre[3])) plt.imshow(test_images[3]) plt.show() cv2.waitKey(0)2025-03-11 16:05:31.743299: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "d:/source/test3/predict.py", line 88, in <module> loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

import tensorflow as tf from keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 导入mnist数据,依次分别为训练集图片、训练集标签、测试集图片、测试集标签 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() # 将像素的值标准化至0到1的区间内。(对于灰度图片来说,每个像素最大值是255,每个像素最小值是0,也就是直接除以255就可以完成归一化。) train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 # 查看数据维数信息 print(train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) #调整数据到我们需要的格式 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) print(train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) train_images = train_images.astype("float32") / 255.0 def image_to_patches(images, patch_size=4): batch_size = tf.shape(images)[0] patches = tf.image.extract_patches( images=images[:, :, :, tf.newaxis], sizes=[1, patch_size, patch_size, 1], strides=[1, patch_size, patch_size, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding="VALID" ) return tf.reshape(patches, [batch_size, -1, patch_size*patch_size*1]) class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super().__init__() self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim) self.ffn = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(embed_dim*4, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(embed_dim) ]) self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization() def call(self, inputs): attn_output = self.att(inputs, inputs) out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output) ffn_output = self.ffn(out1) return self.layernorm2(out1 + ffn_output) class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_len, output_dim=embed_dim) def call(self, x): positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) return x + self.pos_emb(positions) def build_transformer_model(): inputs = tf.keras.Input(shape=(49, 16)) # 4x4 patches x = tf.keras.layers.Dense(64)(inputs) # 嵌入维度64 # 添加位置编码 x = PositionEmbedding(max_len=49, embed_dim=64)(x) # 堆叠Transformer模块 x = TransformerBlock(embed_dim=64, num_heads=4)(x) x = TransformerBlock(embed_dim=64, num_heads=4)(x) # 分类头 x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")(x) return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model = build_transformer_model() model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) # 数据预处理 train_images_pt = image_to_patches(train_images[..., tf.newaxis]) test_images_pt = image_to_patches(test_images[..., tf.newaxis]) history = model.fit( train_images_pt, train_labels, validation_data=(test_images_pt, test_labels), epochs=10, batch_size=128 )代码检查并添加注释

import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import tensorflow as tf import random from cv2 import resize from glob import glob import warnings warnings.filterwarnings("ignore")img_height = 244 img_width = 244 train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory( 'D:/Faulty_solar_panel', validation_split=0.2, subset='training', image_size=(img_height, img_width), batch_size=32, seed=42, shuffle=True) val_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory( 'D:/Faulty_solar_panel', validation_split=0.2, subset='validation', image_size=(img_height, img_width), batch_size=32, seed=42, shuffle=True)class_names = train_ds.class_names print(class_names) train_dsbase_model = tf.keras.applications.VGG16( include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(img_height, img_width, 3) ) base_model.trainable = False inputs = tf.keras.Input(shape=(img_height, img_width, 3)) x = tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input(inputs) x = base_model(x, training=False) x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.3)(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(90)(x) model = tf.keras.Model(inputs, outputs) model.summary()model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])epoch = 15 model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epoch, callbacks = [ tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor="val_loss", min_delta=1e-2, patience=3, verbose=1, restore_best_weights=True ) ] )# fine tuning base_model.trainable = True for layer in base_model.layers[:14]: layer.trainable = False model.summary()model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.0001), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])epoch = 15 history = model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epoch, callbacks = [ tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor="val_loss", min_delta=1e-2, patience=3, verbose=1, ) ] )改进代码,使用更好的模型

import tensorflow as tf from keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 导入mnist数据,依次分别为训练集图片、训练集标签、测试集图片、测试集标签 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() # 将像素的值标准化至0到1的区间内。(对于灰度图片来说,每个像素最大值是255,每个像素最小值是0,也就是直接除以255就可以完成归一化。) train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 # 查看数据维数信息 print(train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) #调整数据到我们需要的格式 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) print(train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) train_images = train_images.astype("float32") / 255.0 def image_to_patches(images, patch_size=4): batch_size = tf.shape(images)[0] patches = tf.image.extract_patches( images=images[:, :, :, tf.newaxis], sizes=[1, patch_size, patch_size, 1], strides=[1, patch_size, patch_size, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding="VALID" ) return tf.reshape(patches, [batch_size, -1, patch_size*patch_size*1]) class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super().__init__() self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim) self.ffn = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(embed_dim*4, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(embed_dim) ]) self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization() def call(self, inputs): attn_output = self.att(inputs, inputs) out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output) ffn_output = self.ffn(out1) return self.layernorm2(out1 + ffn_output) class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_len, output_dim=embed_dim) def call(self, x): positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) return x + self.pos_emb(positions) def build_transformer_model(): inputs = tf.keras.Input(shape=(49, 16)) # 4x4 patches x = tf.keras.layers.Dense(64)(inputs) # 嵌入维度64 # 添加位置编码 x = PositionEmbedding(max_len=49, embed_dim=64)(x) # 堆叠Transformer模块 x = TransformerBlock(embed_dim=64, num_heads=4)(x) x = TransformerBlock(embed_dim=64, num_heads=4)(x) # 分类头 x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")(x) return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model = build_transformer_model() model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) # 数据预处理 train_images_pt = image_to_patches(train_images[..., tf.newaxis]) test_images_pt = image_to_patches(test_images[..., tf.newaxis]) history = model.fit( train_images_pt, train_labels, validation_data=(test_images_pt, test_labels), epochs=10, batch_size=128 )Exception has occurred: InvalidArgumentError input must be 4-dimensional[60000,28,28,1,1] [Op:ExtractImagePatches] tensorflow.python.eager.core._NotOkStatusException: InvalidArgumentError: input must be 4-dimensional[60000,28,28,1,1] [Op:ExtractImagePatches] During handling of the above exception, another exception occurred: File "D:\source\test3\transform.py", line 32, in image_to_patches patches = tf.image.extract_patches( File "D:\source\test3\transform.py", line 118, in <module> train_images_pt = image_to_patches(train_images[..., tf.newaxis]) # 输出形状(60000,49,16) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: input must be 4-dimensional[60000,28,28,1,1] [Op:ExtractImagePatches]

解释一下这段代码import pdb import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dense,Dropout,Flatten,GlobalAveragePooling2D np.set_printoptions(threshold=np.inf) class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

import os import numpy as np from PIL import Image import tensorflow as tf from tensorflow.keras import backend as K from tensorflow.keras.layers import Input, Lambda from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint, LearningRateScheduler from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import densenet def get_model(img_h, nclass): input = Input(shape=(img_h, None, 1), name='the_input') y_pred = densenet.dense_cnn(input, nclass) labels = Input(name='the_labels', shape=[None], dtype='float32') input_length = Input(name='input_length', shape=[1], dtype='int64') label_length = Input(name='label_length', shape=[1], dtype='int64') loss_out = Lambda(ctc_lambda_func, output_shape=(1,), name='ctc')([y_pred, labels, input_length, label_length]) model = Model(inputs=[input, labels, input_length, label_length], outputs=loss_out) model.compile(loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}, optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model def ctc_lambda_func(args): y_pred, labels, input_length, label_length = args return K.ctc_batch_cost(labels, y_pred, input_length, label_length) def start_train(train_index_file_path, train_img_root_dir, test_index_file_path, test_img_root_dir, model_output_dir="./models", train_epochs=10): img_height = 32 img_width = 200 batch_size = 128 # 修复字符集处理 with open('E:\\data\\labels.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: char_set = f.readlines() char_list = [ch.strip('\n') for ch in char_set][1:] # 去掉第一行(假设是标题) char_list += [''] # 添加空白符 num_class = len(char_list) model = get_model(img_height, num_class) modelPath = os.path.join(model_output_dir, 'pretrain_model.h5') if os.path.exists(modelPath): print("加载预训练模型权重...") model.load_weights(modelPath) for layer in model.layers[:80]: layer.trainable = False “name ‘tf’ is not define

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获取本机IP地址的程序源码分析

从给定文件信息中我们可以提取出的关键知识点是“取本机IP”的实现方法以及与之相关的编程技术和源代码。在当今的信息技术领域中,获取本机IP地址是一项基本技能,广泛应用于网络通信类的软件开发中,下面将详细介绍这一知识点。 首先,获取本机IP地址通常需要依赖于编程语言和操作系统的API。不同的操作系统提供了不同的方法来获取IP地址。在Windows操作系统中,可以通过调用Windows API中的GetAdaptersInfo()或GetAdaptersAddresses()函数来获取网络适配器信息,进而得到IP地址。在类Unix操作系统中,可以通过读取/proc/net或是使用系统命令ifconfig、ip等来获取网络接口信息。 在程序设计过程中,获取本机IP地址的源程序通常会用到网络编程的知识,比如套接字编程(Socket Programming)。网络编程允许程序之间进行通信,套接字则是在网络通信过程中用于发送和接收数据的接口。在许多高级语言中,如Python、Java、C#等,都提供了内置的网络库和类来简化网络编程的工作。 在网络通信类中,IP地址是区分不同网络节点的重要标识,它是由IP协议规定的,用于在网络中唯一标识一个网络接口。IP地址可以是IPv4,也可以是较新的IPv6。IPv4地址由32位二进制数表示,通常分为四部分,每部分由8位构成,并以点分隔,如192.168.1.1。IPv6地址则由128位二进制数表示,其表示方法与IPv4有所不同,以冒号分隔的8组16进制数表示,如2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334。 当编写源代码以获取本机IP地址时,通常涉及到以下几个步骤: 1. 选择合适的编程语言和相关库。 2. 根据目标操作系统的API或系统命令获取网络接口信息。 3. 分析网络接口信息,提取出IP地址。 4. 将提取的IP地址转换成适合程序内部使用的格式。 5. 在程序中提供相应功能,如显示IP地址或用于网络通信。 例如,在Python中,可以使用内置的socket库来获取本机IP地址。一个简单的示例代码如下: ```python import socket # 获取主机名 hostname = socket.gethostname() # 获取本机IP local_ip = socket.gethostbyname(hostname) print("本机IP地址是:", local_ip) ``` 在实际应用中,获取本机IP地址通常是为了实现网络通信功能,例如建立客户端与服务器的连接,或者是在开发涉及到IP地址的其他功能时使用。 关于文件名称“getIP”,这是一个自解释的文件名,明显表示该文件或程序的作用是获取本机的IP地址。从标签“控件 源码 网络通信类 资源”中我们可以看出,这个文件很可能是一个可以嵌入其他软件中的代码片段,用以实现网络通信功能的一部分,具有较高的灵活性和重用性。 综上所述,获取本机IP地址是一个涉及到操作系统API、网络编程以及特定编程语言知识的技能。它不仅需要对编程语言提供的库函数有深入的理解,还要对操作系统的网络配置和IP协议有足够的认识。通过阅读和分析相关的源代码,如“getIP”,可以加深对网络编程实现细节的理解,并能够在实际开发中快速地应用这一技术。
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