import torch import vega import torch.nn as nn class SimpleCnn(nn.Module): """Simple CNN network.""" def __init__(self): """Initialize.""" super(SimpleCnn, self).__init__() self.num_class = 11 # nas best hyperparameter self.blocks = 3 self.channel1 = 32 self.channel2 = 64 self.b1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, self.channel1, padding=(0, 4), kernel_size=(1, 9), stride=(1, 1)), nn.BatchNorm2d(self.channel1), nn.ReLU(inplace=True) ) self.b2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.channel1, self.channel2, padding=(0, 1), kernel_size=(2, 3), stride=(1, 2)), nn.BatchNorm2d(self.channel2), nn.ReLU(inplace=True) ) self.blocks = self._blocks(self.channel2, self.channel2) self.fc = nn.Linear(64*self.channel2, self.num_class) def _blocks(self, in_channels, out_channels): blocks = nn.ModuleList([None] * self.blocks) for i in range(self.blocks): blocks[i] = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, padding=(0,1), kernel_size=(1,3)), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), ) in_channels = out_channels return blocks def forward(self, x): """Forward.""" x = self.b1(x) x = self.b2(x) for block in self.blocks: x = block(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x if __name__ == "__main__": model = SimpleCnn() model.load_state_dict(torch.load('nas_results/model_12.pth')) model.eval()将这段代码从基于pytorch改为基于mindspore
时间: 2023-11-18 19:05:21 浏览: 133
将这段代码从基于PyTorch改为基于MindSpore，需要进行以下修改：
1. 导入MindSpore相关库：
```
import mindspore
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor
```
2. 将`nn.Module`改为`nn.Cell`，并且去掉`super`中的`self`参数：
```
class SimpleCnn(nn.Cell):
"""Simple CNN network."""
def __init__(self):
"""Initialize."""
super().__init__()
...
```
3. 将`nn.Sequential`改为`nn.SequentialCell`，并且去掉`inplace`参数：
```
self.b1 = nn.SequentialCell([
nn.Conv2d(1, self.channel1, padding=(0, 4), kernel_size=(1, 9), stride=(1, 1)),
nn.BatchNorm2d(self.channel1),
nn.ReLU(),
])
```
4. 将`nn.ModuleList`改为`nn.CellList`：
```
def _blocks(self, in_channels, out_channels):
blocks = nn.CellList([None] * self.blocks)
for i in range(self.blocks):
blocks[i] = nn.SequentialCell([
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, padding=(0,1), kernel_size=(1,3)),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(),
])
in_channels = out_channels
return blocks
```
5. 将`x.size()`改为`x.shape()`：
```
x = x.view(x.shape()[0], -1)
```
6. 将PyTorch中的Tensor改为MindSpore中的Tensor：
```
model.load_state_dict(Tensor.load_npz('nas_results/model_12.ckpt'))
```
修改后的完整代码如下：
```
import mindspore
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor
class SimpleCnn(nn.Cell):
"""Simple CNN network."""
def __init__(self):
"""Initialize."""
super().__init__()
self.num_class = 11
# nas best hyperparameter
self.blocks = 3
self.channel1 = 32
self.channel2 = 64
self.b1 = nn.SequentialCell([
nn.Conv2d(1, self.channel1, padding=(0, 4), kernel_size=(1, 9), stride=(1, 1)),
nn.BatchNorm2d(self.channel1),
nn.ReLU(),
])
self.b2 = nn.SequentialCell([
nn.Conv2d(self.channel1, self.channel2, padding=(0, 1), kernel_size=(2, 3), stride=(1, 2)),
nn.BatchNorm2d(self.channel2),
nn.ReLU(),
])
self.blocks = self._blocks(self.channel2, self.channel2)
self.fc = nn.Dense(64*self.channel2, self.num_class)
def _blocks(self, in_channels, out_channels):
blocks = nn.CellList([None] * self.blocks)
for i in range(self.blocks):
blocks[i] = nn.SequentialCell([
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, padding=(0,1), kernel_size=(1,3)),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(),
])
in_channels = out_channels
return blocks
def construct(self, x):
"""Forward."""
x = self.b1(x)
x = self.b2(x)
for block in self.blocks:
x = block(x)
x = x.view(x.shape()[0], -1)
x = self.fc(x)
return x
if __name__ == "__main__":
model = SimpleCnn()
model.load_state_dict(Tensor.load_npz('nas_results/model_12.ckpt'))
model.eval()
```
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现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点：
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4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。
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-
Eclipse Jad反编译插件：提升.class文件查看便捷性
反编译插件for Eclipse是一个专门设计用于在Eclipse集成开发环境中进行Java反编译的工具。通过此类插件，开发者可以在不直接访问源代码的情况下查看Java编译后的.class文件的源代码，这在开发、维护和学习使用Java技术的过程中具有重要的作用。
首先，我们需要了解Eclipse是一个跨平台的开源集成开发环境，主要用来开发Java应用程序，但也支持其他诸如C、C++、PHP等多种语言的开发。Eclipse通过安装不同的插件来扩展其功能。这些插件可以由社区开发或者官方提供，而jadclipse就是这样一个社区开发的插件，它利用jad.exe这个第三方命令行工具来实现反编译功能。
jad.exe是一个反编译Java字节码的命令行工具，它可以将Java编译后的.class文件还原成一个接近原始Java源代码的格式。这个工具非常受欢迎，原因在于其反编译速度快，并且能够生成相对清晰的Java代码。由于它是一个独立的命令行工具，直接使用命令行可以提供较强的灵活性，但是对于一些不熟悉命令行操作的用户来说，集成到Eclipse开发环境中将会极大提高开发效率。
使用jadclipse插件可以很方便地在Eclipse中打开任何.class文件，并且将反编译的结果显示在编辑器中。用户可以在查看反编译的源代码的同时，进行阅读、调试和学习。这样不仅可以帮助开发者快速理解第三方库的工作机制，还能在遇到.class文件丢失源代码时进行紧急修复工作。
对于Eclipse用户来说，安装jadclipse插件相当简单。一般步骤包括：
1. 下载并解压jadclipse插件的压缩包。
2. 在Eclipse中打开“Help”菜单，选择“Install New Software”。
3. 点击“Add”按钮，输入插件更新地址（通常是jadclipse的更新站点URL）。
4. 选择相应的插件（通常名为“JadClipse”），然后进行安装。
5. 安装完成后重启Eclipse，插件开始工作。
一旦插件安装好之后，用户只需在Eclipse中双击.class文件，或者右键点击文件并选择“Open With Jadclipse”，就能看到对应的Java源代码。如果出现反编译不准确或失败的情况，用户还可以直接在Eclipse中配置jad.exe的路径，或者调整jadclipse的高级设置来优化反编译效果。
需要指出的是，使用反编译工具虽然方便，但要注意反编译行为可能涉及到版权问题。在大多数国家和地区，反编译软件代码属于合法行为，但仅限于学习、研究、安全测试或兼容性开发等目的。如果用户意图通过反编译获取商业机密或进行非法复制，则可能违反相关法律法规。
总的来说，反编译插件for Eclipse是一个强大的工具，它极大地简化了Java反编译流程，提高了开发效率，使得开发者在没有源代码的情况下也能有效地维护和学习Java程序。但开发者在使用此类工具时应遵守法律与道德规范，避免不当使用。