要使ceil_mode=True怎么改
时间: 2025-01-12 20:57:25 浏览: 78
在深度学习框架如PyTorch中，`ceil_mode`是一个常用的参数，特别是在使用池化层（如`nn.MaxPool2d`或`nn.AvgPool2d`）时。`ceil_mode`参数决定了输出尺寸的计算方式。如果设置为`True`，则使用向上取整的方式计算输出尺寸；否则，使用默认的向下取整方式。
要使`ceil_mode=True`，你需要在定义池化层时显式地设置该参数。以下是一个示例代码：
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个最大池化层，设置ceil_mode=True
max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)
# 创建一个输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 1, 4, 4)
# 前向传播
output = max_pool(input_tensor)
print("Input shape:", input_tensor.shape)
print("Output shape:", output.shape)
```
在这个示例中，`nn.MaxPool2d`的`kernel_size`和`stride`都设置为2，并且`ceil_mode`设置为`True`。这样可以确保输出尺寸的计算方式符合预期。
相关问题
sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError: The 'estimator' parameter of check_scoring must be an object implementing 'fit'. Got ConvNet( (conv): Sequential( (0): Conv2d(3, 32, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (3): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (4): Conv2d(32, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) (5): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (6): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (7): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (8): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (9): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (10): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (11): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (fc1): Linear(in_features=8960, out_features=512, bias=True) (fc2): Linear(in_features=512, out_features=40, bias=True) ) instead.
这个错误是因为您在使用 `check_scoring` 函数时传递了一个不可用的参数 `estimator`。该函数期望 `estimator` 参数是一个实现了 `fit` 方法的对象，但您传递了一个名为 `ConvNet` 的对象，它似乎是一个神经网络模型。
要解决这个问题，您需要确保传递给 `check_scoring` 函数的 `estimator` 参数是一个可以进行拟合（fit）的模型。如果您想要使用上述定义的 `ConvNet` 模型进行评估，您可以使用 `sklearn` 提供的 `make_pipeline` 函数将其转换为可用于拟合的估计器对象。
以下是一个示例代码，展示了如何使用 `make_pipeline` 创建一个可以进行拟合的估计器对象：
```python
from sklearn.pipeline import make_pipeline
# 假设您已经定义了 ConvNet 模型
conv_net = ConvNet()
# 使用 make_pipeline 创建估计器对象
estimator = make_pipeline(conv_net)
# 现在可以将 estimator 传递给 check_scoring 函数
```
在上面的代码中，我们首先创建了一个 `ConvNet` 对象 `conv_net`。然后，使用 `make_pipeline` 函数将其转换为可进行拟合的估计器对象，并将其赋值给 `estimator` 变量。
现在，您可以将这个经过转换的估计器对象 `estimator` 传递给 `check_scoring` 函数，以解决您遇到的错误。请确保已经正确导入了 `make_pipeline` 函数，并根据需要调整代码中的模型定义和参数设置。
根据提示，补充代码，构建出满足打印输出要求结当实例化结果打印时结构如下，即为通过测试： LeNet( (conv): Sequential( (0): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): Sigmoid() (2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (3): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (4): Sigmoid() (5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (fc): Sequential( (0): Linear(in_features=256, out_features=120, bias=True) (1): Sigmoid() (2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (3): Sigmoid() (4): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) ) )构的 LeNet 模型。
可以使用以下代码构建 LeNet 模型：
```python
import torch.nn as nn
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=256, out_features=120),
nn.Sigmoid(),
nn.Linear(in_features=120, out_features=84),
nn.Sigmoid(),
nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
lenet = LeNet()
print(lenet)
```
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谭浩强C语言电子教案第三版权威教程下载
《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是一本面向C语言学习者的权威电子教材，由知名计算机教育家谭浩强教授编著。此书内容详实，结构清晰，深受广大师生和自学者的青睐。该教材不仅适合大学计算机相关专业的学生使用，也为编程初学者提供了很好的学习材料。以下是对该教材内容的知识点总结。
首先，C语言作为一门高级编程语言，其电子教案的设计和内容涵盖应包括以下几个基础知识点：
1. C语言概述：电子教案会介绍C语言的历史背景，其在程序设计语言中的地位，以及它在当今社会的应用范围。同时，讲解C语言的基本特点，如简洁、灵活、功能强大等。
2. 环境配置与开发工具：为了让学生能够顺利开始C语言编程，电子教案中会有专门的部分来指导学生如何搭建C语言的开发环境，包括编译器的安装，编辑器的使用等。常用编译器如GCC、Clang等，以及集成开发环境（IDE）如Code::Blocks、Visual Studio Code等会作为内容介绍。
3. 基本语法：这是学习C语言的核心部分，包括数据类型（基本类型、构造类型、指针类型、空类型）、变量和常量、运算符和表达式、控制语句（分支结构和循环结构）等内容，这些都是编程的基础元素。
4. 函数：函数是C语言中实现程序模块化的主要工具。教案中会详细讲解如何定义和声明函数、函数的参数传递、函数的返回值以及递归函数等。
5. 指针：指针是C语言中的高级特性，也是其难点之一。电子教案将介绍指针的概念、指针与数组的关系、指针与函数的关系，以及指针的高级用法，例如指向指针的指针和指针数组等。
6. 结构体与联合体：在C语言中，结构体和联合体允许我们定义可以包含不同类型数据的复合数据类型。电子教案中将引导学生学习结构体的定义、使用以及与函数的关系，联合体的概念和特点。
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10. 高级编程技巧：随着学习的深入，电子教案还会涉及一些高级编程技巧，包括位操作、数据结构在C语言中的实现等。
由于《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是作为教材使用的，因此除了知识点的介绍之外，电子教案通常还包括习题、案例、实验指导等内容，旨在帮助学生加深理解，提高编程能力。习题部分可能包含选择题、填空题、编程题等多种形式，覆盖了各个章节的知识点，有助于学生巩固所学内容。案例分析则能帮助学生理解如何将理论应用到实际问题的解决中。实验指导则提供了实验环境的搭建方法和实验步骤，让学生通过实践来提升编程技能。
综合来看，《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是一份内容全面、结构清晰、实用性高的教学材料，适合用于C语言的课堂教学和自学，能够帮助学生系统地掌握C语言的核心概念和编程技能。
【性能测试基准】：为RK3588选择合适的NVMe性能测试工具指南
# 1. NVMe性能测试基础
## 1.1 NVMe协议简介
NVMe，全称为Non-Volatile Memory Express，是专为固态驱动器设计的逻辑设备接口规范。与传统的SATA接口相比，NVMe通过使用PCI Express（PCIe）总线，大大提高了存储设备的数据吞吐量和IOPS（每秒输入输出操作次数），特别适合于高速的固态存储设备。
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50万吨原油常压塔设计与改造分析
根据给定文件信息，以下是对标题“年处理量为50万吨的常压塔的设计图”和描述中包含知识点的详细说明：
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2. 工艺计算与物料衡算：
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3. 操作弹性：
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4. 强度及稳定校核：
设备的机械强度是指在正常运行和极端条件下的结构强度，而稳定校核则关注设备在各种负载下的稳定性，包括抗风、抗震等。设计常压塔时，这两个方面都是必须严格检验的，确保在高压和高温等苛刻条件下不会发生结构损坏或安全事故。
5. 板式塔的结构与特点：
板式塔是一种常见的塔设备，塔盘（板）上设有一定数量的开口，以便液体流动和蒸汽交换。塔盘的类型对塔的分离效率和处理能力有很大影响。本设计采用了浮阀塔盘和固舌塔盘兼用的形式，这意味着结合了两种塔盘的特点，能够实现更高效的分离和更大的处理能力。
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用友860数据字典详细解读与应用指南
标题中提到的“用友860数据字典”指的是针对用友U860版本企业管理软件中的数据字典。数据字典是数据库中所有数据元素的定义集合，它描述了数据库中数据的结构和含义，是理解和管理数据库的必要工具。
描述部分强调了这个数据字典的实用价值，希望用户能够充分使用。在软件应用中，数据字典对于软件开发人员、数据库管理员以及最终用户都是极其重要的参考文档。它能够帮助相关人员理解数据的存储方式、数据之间的关系以及数据的业务逻辑。
标签“用友,字典”说明了这份数据字典是针对用友软件的，用友是中国知名的财务和企业管理软件供应商，其产品广泛应用于各行各业。而“字典”则是对这份文件功能的直接描述，它是一份包含数据项定义和解释的工具书。
文件名称列表中的“U860dic.chm”是数据字典文件的具体名称。文件扩展名“.chm”表示该文件是一个编译的HTML帮助文件，通常在Windows操作系统中可以通过帮助查看器打开。CHM文件格式是微软推出的一种电子文档格式，它能够将许多HTML页面编译成一个可独立执行的文件，用户可以通过目录、索引或搜索功能快速定位信息。
从这些信息中我们可以提取以下知识点：
1. 数据字典的概念：数据字典是企业数据库中各类数据定义的集合，它详细说明了数据的类型、结构和业务含义等，便于开发、维护和使用数据库。
2. 数据字典的必要性：通过数据字典，开发者可以更准确地进行软件设计和开发，数据库管理员能够更好地进行数据维护，最终用户能够理解数据的含义和用途。
3. 用友U860企业管理软件：用友U860是中国用友网络科技股份有限公司推出的财务管理软件，专为中小企业量身打造，广泛应用于财务管理、供应链管理、生产管理等领域。
4. CHM文件格式特性：CHM文件是微软推出的帮助文件格式，它将多个HTML文档集成为一个文件，方便用户查看、搜索和索引信息。
5. 数据字典的使用方法：用户可以通过打开CHM文件，在目录、索引或搜索功能中查找所需数据的定义和解释，快速获取所需信息。
6. 数据字典在企业管理中的作用：数据字典有助于企业规范数据管理流程，保证数据的一致性和准确性，是企业信息化建设不可或缺的一部分。
在使用用友U860数据字典时，用户应注意以下几点：
- 需要借助Windows操作系统的帮助查看器或其他兼容的阅读软件来打开CHM文件。
- 掌握基本的数据字典阅读技巧，如使用文件内部的搜索功能，通过关键词查找所需数据定义。
- 理解企业业务流程和数据之间的关系，能够将数据字典中定义的概念和业务逻辑相结合，更好地服务于企业管理。
通过以上知识点的掌握，用户可以有效地利用用友860数据字典来加强企业管理软件的应用效果，提升工作效率。对于企业而言，正确地理解和使用数据字典，将有助于构建更加高效和标准化的信息管理体系。
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