活动介绍

CREATE TABLE sonarqube.project_branches ( "uuid" VARCHAR(50) NOT NULL, "project_uuid" VARCHAR(50) NOT NULL, "kee" VARCHAR(255) NOT NULL, "branch_type" VARCHAR(12) NOT NULL, "merge_branch_uuid" VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL, "pull_request_binary" BYTEA NULL DEFAULT NULL, "manual_baseline_analysis_uuid" VARCHAR(40) NULL DEFAULT NULL, "created_at" BIGINT NOT NULL, "updated_at" BIGINT NOT NULL, "exclude_from_purge" BOOLEAN NOT NULL DEFAULT 'false', "need_issue_sync" BOOLEAN NOT NULL, PRIMARY KEY ("uuid"), UNIQUE INDEX "uniq_project_branches" ("branch_type", "project_uuid", "kee") ) ; /* ERROR: syntax error at or near "INDEX" LINE 14: UNIQUE INDEX "uniq_project_branches" ("branch_type", "proje... ^ */ COMMENT ON COLUMN "project_branches"."uuid" IS ''; /* ERROR: relation "project_branches" does not exist */ COMMENT ON COLUMN "project_branches"."project_uuid" IS ''; /* ERROR: relation "project_branches" does not exist */ COMMENT ON COLUMN "project_branches"."kee" IS '';\

时间: 2025-06-15 13:11:51 浏览: 24
<think>我们正在解决在PostgreSQL中创建表时遇到的语法错误。错误信息指出在`UNIQUEINDEX`附近有语法错误。根据用户提供的错误信息:LINE14:UNIQUEINDEX"uniq_project_branches"("branch_type","project_uuid")在PostgreSQL中,创建表时定义唯一索引的正确语法不是使用`UNIQUEINDEX`,而是使用`UNIQUE`约束。具体来说,在`CREATETABLE`语句中,我们应该使用以下两种方式之一:1.在列定义中直接使用`UNIQUE`关键字(适用于单列唯一约束)2.在表定义的最后部分使用`CONSTRAINT`关键字定义多列唯一约束因此,我们需要将原来的:UNIQUEINDEX"uniq_project_branches"("branch_type","project_uuid")改为:CONSTRAINT"uniq_project_branches"UNIQUE("branch_type","project_uuid")另外,用户还提到了一个关于`uuid`列不存在的错误。这可能是由于在创建表时没有定义`uuid`列,或者迁移过程中遗漏了该列。因此,在创建表时,我们需要确保包含`uuid`列,并且将其定义为合适的类型(例如`UUID`类型)。同时,如果使用`gen_random_uuid()`作为默认值,需要确保已安装`pgcrypto`扩展。下面是一个完整的创建表的示例,包括`uuid`列和唯一约束:步骤:1.如果还没有安装`pgcrypto`扩展,需要先安装:`CREATEEXTENSIONIFNOTEXISTS"pgcrypto";`2.创建表时包含`uuid`列,并设置默认值为`gen_random_uuid()`3.使用`CONSTRAINT`语法定义唯一索引示例SQL:```sql--确保pgcrypto扩展已安装CREATEEXTENSIONIFNOTEXISTS"pgcrypto";--创建表CREATETABLEproject_branches(--其他列...uuidUUIDNOTNULLDEFAULTgen_random_uuid(),branch_typeVARCHAR(50)NOTNULL,project_uuidUUIDNOTNULL,--...其他列--唯一约束CONSTRAINTuniq_project_branchesUNIQUE(branch_type,project_uuid));```注意:在PostgreSQL中,表名和列名默认都是小写的。如果使用双引号引起来的标识符,则区分大小写。因此,在定义约束名时,如果使用双引号,则后续引用也必须使用相同的双引号和大写。建议使用小写和下划线,避免使用双引号。如果用户已经有一个表,但缺少`uuid`列,那么可以使用`ALTERTABLE`添加:```sqlALTERTABLEproject_branchesADDCOLUMNuuidUUIDNOTNULLDEFAULTgen_random_uuid();```如果表中已有数据,添加非空列时需要设置默认值(如上所示,DEFAULT子句会为已有行生成UUID)。如果用户已经有一个表,但缺少唯一约束,可以添加:```sqlALTERTABLEproject_branchesADDCONSTRAINTuniq_project_branchesUNIQUE(branch_type,project_uuid);```总结:-在PostgreSQL的`CREATETABLE`语句中,不要使用`UNIQUEINDEX`,而是使用`CONSTRAINT...UNIQUE`。-确保表中有`uuid`列,类型为`UUID`,并设置默认值(如果需要)。如果用户正在从MySQL迁移,请注意这些语法差异。现在,我们可以提供一个完整的表创建语句示例,包括常见的列和约束。</think>### 解决 PostgreSQL 创建表的 `UNIQUE INDEX` 语法错误 您在创建表时遇到的语法错误 `syntax error at or near "INDEX"` 是由于 PostgreSQL 和 MySQL 在索引创建语法上的关键差异导致的。以下是完整解决方案: #### 错误原因分析 1. **语法差异**: - MySQL 支持在 `CREATE TABLE` 语句中直接定义索引: ```sql CREATE TABLE ... (..., UNIQUE INDEX index_name (columns)) ``` - PostgreSQL **不支持**这种语法,必须使用单独的 `CREATE INDEX` 语句或表约束 2. **错误示例**: ```sql -- 错误写法(MySQL语法) CREATE TABLE project_branches ( ... UNIQUE INDEX "uniq_project_branches" ("branch_type", "project_uuid") -- 此处报错 ); ``` --- ### 解决方案 #### 方法 1:使用表约束语法(推荐) ```sql CREATE TABLE project_branches ( id SERIAL PRIMARY KEY, branch_type VARCHAR(50) NOT NULL, project_uuid UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(), -- 其他列... -- 正确写法:使用 UNIQUE 约束 CONSTRAINT uniq_project_branches UNIQUE (branch_type, project_uuid) ); ``` #### 方法 2:使用单独的 `CREATE INDEX` 语句 ```sql -- 先创建表(不含索引) CREATE TABLE project_branches ( id SERIAL PRIMARY KEY, branch_type VARCHAR(50) NOT NULL, project_uuid UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid() -- 其他列... ); -- 再单独创建唯一索引 CREATE UNIQUE INDEX uniq_project_branches ON project_branches (branch_type, project_uuid); ``` #### 关键差异总结 | 特性 | MySQL 语法 | PostgreSQL 正确语法 | |--------------|-----------------------------|-----------------------------------| | 表内索引定义 | `UNIQUE INDEX name (cols)` | **不支持** | | 唯一约束 | `UNIQUE (cols)` | `CONSTRAINT name UNIQUE (cols)` | | 独立索引创建 | `CREATE UNIQUE INDEX ...` | `CREATE UNIQUE INDEX ...` | | UUID 默认值 | `UUID()` | `gen_random_uuid()` [^2] | --- ### 完整示例 ```sql -- 确保安装 UUID 扩展 CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "pgcrypto"; -- 创建带唯一约束的表 CREATE TABLE project_branches ( id SERIAL PRIMARY KEY, uuid UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(), branch_type VARCHAR(50) NOT NULL, project_uuid UUID NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 正确语法:唯一约束 CONSTRAINT uniq_project_branches UNIQUE (branch_type, project_uuid) ); -- 验证表结构 \d+ project_branches ``` 输出应包含: ``` Indexes: "uniq_project_branches" UNIQUE CONSTRAINT, btree (branch_type, project_uuid) ``` --- ### 常见问题处理 1. **`uuid` 列不存在**: ```sql ALTER TABLE project_branches ADD COLUMN uuid UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(); ``` 2. **函数 `gen_random_uuid()` 未安装**: ```sql -- 安装 pgcrypto 扩展 CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "pgcrypto"; -- 验证扩展 SELECT * FROM pg_extension WHERE extname = 'pgcrypto'; [^2] ``` 3. **大小写敏感问题**: - PostgreSQL 默认小写标识符 - 使用双引号包裹大写标识符:`"BranchType"` - 建议统一使用小写命名:`branch_type` --- ### 最佳实践建议 1. **迁移时转换索引语法**: ```python # Python 伪代码:MySQL->PostgreSQL 索引语法转换 def convert_index(sql): return re.sub(r"UNIQUE INDEX (\w+) \((.*?)\)", r"CONSTRAINT \1 UNIQUE (\2)", sql) ``` 2. **自动化验证工具**: ```bash # 使用 pgTAP 进行模式验证 pg_prove --dbname=testdb schema_test.sql ``` 3. **跨数据库兼容写法**: ```sql -- 同时兼容 MySQL 和 PostgreSQL CREATE TABLE ... ( ... /* MySQL */ UNIQUE INDEX idx_name (cols), /* PostgreSQL */ CONSTRAINT idx_name UNIQUE (cols) ); ``` > **重要提示**:PostgreSQL 严格遵守 SQL 标准,而 MySQL 有许多扩展语法。迁移时应优先使用标准约束语法而非索引语法[^1]。
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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for HRNet: Missing key(s) in state_dict: "conv2.weight", "bn2.weight", "bn2.bias", "bn2.running_mean", "bn2.running_var", "layer1.3.conv1.weight", "layer1.3.bn1.weight", "layer1.3.bn1.bias", "layer1.3.bn1.running_mean", "layer1.3.bn1.running_var", "layer1.3.conv2.weight", "layer1.3.bn2.weight", "layer1.3.bn2.bias", "layer1.3.bn2.running_mean", "layer1.3.bn2.running_var", "layer1.3.conv3.weight", "layer1.3.bn3.weight", "layer1.3.bn3.bias", "layer1.3.bn3.running_mean", "layer1.3.bn3.running_var", "transition1.0.0.weight", "transition1.0.1.weight", "transition1.0.1.bias", "transition1.0.1.running_mean", "transition1.0.1.running_var", "transition1.1.0.0.weight", "transition1.1.0.1.weight", "transition1.1.0.1.bias", "transition1.1.0.1.running_mean", "transition1.1.0.1.running_var", "stage2.0.branches.0.0.conv1.weight", "stage2.0.branches.0.0.bn1.weight", "stage2.0.branches.0.0.bn1.bias", "stage2.0.branches.0.0.bn1.running_mean", "stage2.0.branches.0.0.bn1.running_var", "stage2.0.branches.0.0.conv2.weight", "stage2.0.branches.0.0.bn2.weight", "stage2.0.branches.0.0.bn2.bias", "stage2.0.branches.0.0.bn2.running_mean", "stage2.0.branches.0.0.bn2.running_var", "stage2.0.branches.0.1.conv1.weight", "stage2.0.branches.0.1.bn1.weight", "stage2.0.branches.0.1.bn1.bias", "stage2.0.branches.0.1.bn1.running_mean", "stage2.0.branches.0.1.bn1.running_var", "stage2.0.branches.0.1.conv2.weight", "stage2.0.branches.0.1.bn2.weight", "stage2.0.branches.0.1.bn2.bias", "stage2.0.branches.0.1.bn2.running_mean", "stage2.0.branches.0.1.bn2.running_var", "stage2.0.branches.0.2.conv1.weight", "stage2.0.branches.0.2.bn1.weight", "stage2.0.branches.0.2.bn1.bias", "stage2.0.branches.0.2.bn1.running_mean", "stage2.0.branches.0.2.bn1.running_var", "stage2.0.branches.0.2.conv2.weight", "stage2.0.branches.0.2.bn2.weight", "stage2.0.branches.0.2.bn2.bias", "stage2.0.branches.0.2.bn2.running_mean", "stage2.0.branches.0.2.bn2.running_var", "stage2.0.branches.0

class MultiScaleConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels: int, out_channels: int, kernel_sizes: list, stride: int = 1, dilation: list = [1], use_deform: bool = False, use_gumbel: bool = True, depthwise: bool = True): super().__init__() self.use_gumbel = use_gumbel self.num_branches = len(kernel_sizes) self.out_channels = out_channels self.in_channels = in_channels # 必须存储输入通道数 # 类型安全检查 if not isinstance(dilation, list): dilation = [dilation] * self.num_branches assert len(dilation) == self.num_branches, "Dilation列表长度必须与kernel_sizes一致" # 分支构建 self.branches = nn.ModuleList() conv_layer = DeformConv1d if use_deform else nn.Conv1d for k, d in zip(kernel_sizes, dilation): effective_kernel = (k - 1) * d + 1 padding = effective_kernel // 2 self.branches.append( conv_layer( in_channels, in_channels, kernel_size=k, stride=stride, padding=padding, dilation=d, groups=in_channels, # 深度可分离卷积 bias=False ) ) # 动态加权机制 self.attention = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool1d(1), # (B, C, L) -> (B, C, 1) nn.Conv1d(in_channels, 32, kernel_size=1), # 特征压缩 nn.SiLU(), nn.Conv1d(32, self.num_branches, kernel_size=1) # 输出分支数 ) # 初始化参数 self._init_weights() def _init_weights(self): for conv in self.attention: if isinstance(conv, nn.Conv1d): nn.init.kaiming_normal_(conv.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if conv.bias is not None: nn.init.constant_(conv.bias, 0) nn.init.normal_(self.attention[-1].weight, mean=0.5, std=0.1) # 初始偏向平均权重 def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: B, C, L = x.shape # 各分支前向传播 branch_outputs = [branch(x) for branch in self.branches] # 每个元素形状 (B,C,L) # 注意力权重计算 attention_features = [] for branch_out in branch_outputs: attn_feat = self.attention(branch_out) # (B, num_branches, 1) attention_features.append(attn_feat) # 合并注意力分数 attention_scores = torch.stack(attention_features, dim=2) # (B, num_branches, num_branches, 1) attention_scores = attention_scores.mean(dim=2) # (B, num_branches, 1) # 激活函数选择 if self.use_gumbel and self.training: # 仅在训练时使用Gumbel attn_weights = F.gumbel_softmax(attention_scores, dim=1, tau=0.5, hard=False) else: attn_weights = F.softmax(attention_scores, dim=1) # 加权融合 weighted_outputs = [] for i, (out, weight) in enumerate(zip(branch_outputs, attn_weights.unbind(dim=1))): # weight形状 (B,1) -> 扩展为 (B,1,1) 用于广播 weighted = out * weight.view(B, 1, 1) # (B,C,L) * (B,1,1) weighted_outputs.append(weighted) # 最终融合 fused = torch.stack(weighted_outputs, dim=0).sum(dim=0) # (B,C,L) return self.fuse_conv(fused) @property def fuse_conv(self): # 延迟初始化融合卷积,避免重复参数 if not hasattr(self, '_fuse_conv'): self._fuse_conv = nn.Conv1d( self.branches[0].in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False ) nn.init.kaiming_normal_(self._fuse_conv.weight) return self._fuse_conv那还要正确的把depthwise=depthwise传入到MultiScaleConv

# Copyright 2017 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================== # pylint: disable=invalid-name """Inception-ResNet V2 model for Keras. Reference: - [Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning](https://arxiv.org/abs/1602.07261) (AAAI 2017) """ from tensorflow.python.keras import backend from tensorflow.python.keras.applications import imagenet_utils from tensorflow.python.keras.engine import training from tensorflow.python.keras.layers import VersionAwareLayers from tensorflow.python.keras.utils import data_utils from tensorflow.python.keras.utils import layer_utils from tensorflow.python.lib.io import file_io from tensorflow.python.util.tf_export import keras_export BASE_WEIGHT_URL = ('https://storage.googleapis.com/tensorflow/' 'keras-applications/inception_resnet_v2/') layers = None @keras_export('keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2', 'keras.applications.InceptionResNetV2') def InceptionResNetV2(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000, classifier_activation='softmax', **kwargs): """Instantiates the Inception-ResNet v2 architecture. Reference: - [Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning](https://arxiv.org/abs/1602.07261) (AAAI 2017) This function returns a Keras image classification model, optionally loaded with weights pre-trained on ImageNet. For image classification use cases, see [this page for detailed examples]( https://keras.io/api/applications/#usage-examples-for-image-classification-models). For transfer learning use cases, make sure to read the [guide to transfer learning & fine-tuning]( https://keras.io/guides/transfer_learning/). Note: each Keras Application expects a specific kind of input preprocessing. For InceptionResNetV2, call tf.keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input on your inputs before passing them to the model. inception_resnet_v2.preprocess_input will scale input pixels between -1 and 1. Args: include_top: whether to include the fully-connected layer at the top of the network. weights: one of None (random initialization), 'imagenet' (pre-training on ImageNet), or the path to the weights file to be loaded. input_tensor: optional Keras tensor (i.e. output of layers.Input()) to use as image input for the model. input_shape: optional shape tuple, only to be specified if include_top is False (otherwise the input shape has to be (299, 299, 3) (with 'channels_last' data format) or (3, 299, 299) (with 'channels_first' data format). It should have exactly 3 inputs channels, and width and height should be no smaller than 75. E.g. (150, 150, 3) would be one valid value. pooling: Optional pooling mode for feature extraction when include_top is False. - None means that the output of the model will be the 4D tensor output of the last convolutional block. - 'avg' means that global average pooling will be applied to the output of the last convolutional block, and thus the output of the model will be a 2D tensor. - 'max' means that global max pooling will be applied. classes: optional number of classes to classify images into, only to be specified if include_top is True, and if no weights argument is specified. classifier_activation: A str or callable. The activation function to use on the "top" layer. Ignored unless include_top=True. Set classifier_activation=None to return the logits of the "top" layer. When loading pretrained weights, classifier_activation can only be None or "softmax". **kwargs: For backwards compatibility only. Returns: A keras.Model instance. """ global layers if 'layers' in kwargs: layers = kwargs.pop('layers') else: layers = VersionAwareLayers() if kwargs: raise ValueError('Unknown argument(s): %s' % (kwargs,)) if not (weights in {'imagenet', None} or file_io.file_exists_v2(weights)): raise ValueError('The weights argument should be either ' 'None (random initialization), imagenet ' '(pre-training on ImageNet), ' 'or the path to the weights file to be loaded.') if weights == 'imagenet' and include_top and classes != 1000: raise ValueError('If using weights as "imagenet" with include_top' ' as true, classes should be 1000') # Determine proper input shape input_shape = imagenet_utils.obtain_input_shape( input_shape, default_size=299, min_size=75, data_format=backend.image_data_format(), require_flatten=include_top, weights=weights) if input_tensor is None: img_input = layers.Input(shape=input_shape) else: if not backend.is_keras_tensor(input_tensor): img_input = layers.Input(tensor=input_tensor, shape=input_shape) else: img_input = input_tensor # Stem block: 35 x 35 x 192 x = conv2d_bn(img_input, 32, 3, strides=2, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 32, 3, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 64, 3) x = layers.MaxPooling2D(3, strides=2)(x) x = conv2d_bn(x, 80, 1, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 192, 3, padding='valid') x = layers.MaxPooling2D(3, strides=2)(x) # Mixed 5b (Inception-A block): 35 x 35 x 320 branch_0 = conv2d_bn(x, 96, 1) branch_1 = conv2d_bn(x, 48, 1) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 64, 5) branch_2 = conv2d_bn(x, 64, 1) branch_2 = conv2d_bn(branch_2, 96, 3) branch_2 = conv2d_bn(branch_2, 96, 3) branch_pool = layers.AveragePooling2D(3, strides=1, padding='same')(x) branch_pool = conv2d_bn(branch_pool, 64, 1) branches = [branch_0, branch_1, branch_2, branch_pool] channel_axis = 1 if backend.image_data_format() == 'channels_first' else 3 x = layers.Concatenate(axis=channel_axis, name='mixed_5b')(branches) # 10x block35 (Inception-ResNet-A block): 35 x 35 x 320 for block_idx in range(1, 11): x = inception_resnet_block( x, scale=0.17, block_type='block35', block_idx=block_idx) # Mixed 6a (Reduction-A block): 17 x 17 x 1088 branch_0 = conv2d_bn(x, 384, 3, strides=2, padding='valid') branch_1 = conv2d_bn(x, 256, 1) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 256, 3) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 384, 3, strides=2, padding='valid') branch_pool = layers.MaxPooling2D(3, strides=2, padding='valid')(x) branches = [branch_0, branch_1, branch_pool] x = layers.Concatenate(axis=channel_axis, name='mixed_6a')(branches) # 20x block17 (Inception-ResNet-B block): 17 x 17 x 1088 for block_idx in range(1, 21): x = inception_resnet_block( x, scale=0.1, block_type='block17', block_idx=block_idx) # Mixed 7a (Reduction-B block): 8 x 8 x 2080 branch_0 = conv2d_bn(x, 256, 1) branch_0 = conv2d_bn(branch_0, 384, 3, strides=2, padding='valid') branch_1 = conv2d_bn(x, 256, 1) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 288, 3, strides=2, padding='valid') branch_2 = conv2d_bn(x, 256, 1) branch_2 = conv2d_bn(branch_2, 288, 3) branch_2 = conv2d_bn(branch_2, 320, 3, strides=2, padding='valid') branch_pool = layers.MaxPooling2D(3, strides=2, padding='valid')(x) branches = [branch_0, branch_1, branch_2, branch_pool] x = layers.Concatenate(axis=channel_axis, name='mixed_7a')(branches) # 10x block8 (Inception-ResNet-C block): 8 x 8 x 2080 for block_idx in range(1, 10): x = inception_resnet_block( x, scale=0.2, block_type='block8', block_idx=block_idx) x = inception_resnet_block( x, scale=1., activation=None, block_type='block8', block_idx=10) # Final convolution block: 8 x 8 x 1536 x = conv2d_bn(x, 1536, 1, name='conv_7b') if include_top: # Classification block x = layers.GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x) imagenet_utils.validate_activation(classifier_activation, weights) x = layers.Dense(classes, activation=classifier_activation, name='predictions')(x) else: if pooling == 'avg': x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) elif pooling == 'max': x = layers.GlobalMaxPooling2D()(x) # Ensure that the model takes into account # any potential predecessors of input_tensor. if input_tensor is not None: inputs = layer_utils.get_source_inputs(input_tensor) else: inputs = img_input # Create model. model = training.Model(inputs, x, name='inception_resnet_v2') # Load weights. if weights == 'imagenet': if include_top: fname = 'inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5' weights_path = data_utils.get_file( fname, BASE_WEIGHT_URL + fname, cache_subdir='models', file_hash='e693bd0210a403b3192acc6073ad2e96') else: fname = ('inception_resnet_v2_weights_' 'tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5') weights_path = data_utils.get_file( fname, BASE_WEIGHT_URL + fname, cache_subdir='models', file_hash='d19885ff4a710c122648d3b5c3b684e4') model.load_weights(weights_path) elif weights is not None: model.load_weights(weights) return model def conv2d_bn(x, filters, kernel_size, strides=1, padding='same', activation='relu', use_bias=False, name=None): """Utility function to apply conv + BN. Args: x: input tensor. filters: filters in Conv2D. kernel_size: kernel size as in Conv2D. strides: strides in Conv2D. padding: padding mode in Conv2D. activation: activation in Conv2D. use_bias: whether to use a bias in Conv2D. name: name of the ops; will become name + '_ac' for the activation and name + '_bn' for the batch norm layer. Returns: Output tensor after applying Conv2D and BatchNormalization. """ x = layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=strides, padding=padding, use_bias=use_bias, name=name)( x) if not use_bias: bn_axis = 1 if backend.image_data_format() == 'channels_first' else 3 bn_name = None if name is None else name + '_bn' x = layers.BatchNormalization(axis=bn_axis, scale=False, name=bn_name)(x) if activation is not None: ac_name = None if name is None else name + '_ac' x = layers.Activation(activation, name=ac_name)(x) return x def inception_resnet_block(x, scale, block_type, block_idx, activation='relu'): """Adds an Inception-ResNet block. This function builds 3 types of Inception-ResNet blocks mentioned in the paper, controlled by the block_type argument (which is the block name used in the official TF-slim implementation): - Inception-ResNet-A: block_type='block35' - Inception-ResNet-B: block_type='block17' - Inception-ResNet-C: block_type='block8' Args: x: input tensor. scale: scaling factor to scale the residuals (i.e., the output of passing x through an inception module) before adding them to the shortcut branch. Let r be the output from the residual branch, the output of this block will be x + scale * r. block_type: 'block35', 'block17' or 'block8', determines the network structure in the residual branch. block_idx: an int used for generating layer names. The Inception-ResNet blocks are repeated many times in this network. We use block_idx to identify each of the repetitions. For example, the first Inception-ResNet-A block will have block_type='block35', block_idx=0, and the layer names will have a common prefix 'block35_0'. activation: activation function to use at the end of the block (see [activations](../activations.md)). When activation=None, no activation is applied (i.e., "linear" activation: a(x) = x). Returns: Output tensor for the block. Raises: ValueError: if block_type is not one of 'block35', 'block17' or 'block8'. """ if block_type == 'block35': branch_0 = conv2d_bn(x, 32, 1) branch_1 = conv2d_bn(x, 32, 1) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 32, 3) branch_2 = conv2d_bn(x, 32, 1) branch_2 = conv2d_bn(branch_2, 48, 3) branch_2 = conv2d_bn(branch_2, 64, 3) branches = [branch_0, branch_1, branch_2] elif block_type == 'block17': branch_0 = conv2d_bn(x, 192, 1) branch_1 = conv2d_bn(x, 128, 1) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 160, [1, 7]) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 192, [7, 1]) branches = [branch_0, branch_1] elif block_type == 'block8': branch_0 = conv2d_bn(x, 192, 1) branch_1 = conv2d_bn(x, 192, 1) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 224, [1, 3]) branch_1 = conv2d_bn(branch_1, 256, [3, 1]) branches = [branch_0, branch_1] else: raise ValueError('Unknown Inception-ResNet block type. ' 'Expects "block35", "block17" or "block8", ' 'but got: ' + str(block_type)) block_name = block_type + '_' + str(block_idx) channel_axis = 1 if backend.image_data_format() == 'channels_first' else 3 mixed = layers.Concatenate( axis=channel_axis, name=block_name + '_mixed')( branches) up = conv2d_bn( mixed, backend.int_shape(x)[channel_axis], 1, activation=None, use_bias=True, name=block_name + '_conv') x = layers.Lambda( lambda inputs, scale: inputs[0] + inputs[1] * scale, output_shape=backend.int_shape(x)[1:], arguments={'scale': scale}, name=block_name)([x, up]) if activation is not None: x = layers.Activation(activation, name=block_name + '_ac')(x) return x @keras_export('keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input') def preprocess_input(x, data_format=None): return imagenet_utils.preprocess_input(x, data_format=data_format, mode='tf') @keras_export('keras.applications.inception_resnet_v2.decode_predictions') def decode_predictions(preds, top=5): return imagenet_utils.decode_predictions(preds, top=top) preprocess_input.__doc__ = imagenet_utils.PREPROCESS_INPUT_DOC.format( mode='', ret=imagenet_utils.PREPROCESS_INPUT_RET_DOC_TF, error=imagenet_utils.PREPROCESS_INPUT_ERROR_DOC) decode_predictions.__doc__ = imagenet_utils.decode_predictions.__doc__ 根据代码来看。我应该把手动下载的https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/inception_resnet_v2/inception_resnet_v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5放在哪里来跳过下载

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