importtime,cProfile defaddUpNumbers():total=0foriinrange(1,1000001):total+=i cProfile.run('addUpNumbers()') 当您运行该程序时,输出将类似于以下内容: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 4functioncallsin0.064seconds Ordered by:standard name ncalls tottime percall cumtime percall...
input)processes_count=10if__name__=='__main__':processes_pool=Pool(processes_count)run_complex_operations(complex_operation,range(10),processes_pool)
i in range(len(listname)): # range 函数顾头不顾尾 print(listname[i]) 表示遍历到的每一个元素的索引,listname 表示需要遍历的列表。 3)通过 enumerate 函数遍历 是 Python 的内置函数,对于一个可迭代的对象(如列表、字符串),enumerate 函数可以将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列,同时列出...
# 通过优化获取函数找到下一个样本x_next = Nonebest_acq_value = -np.inf # 从参数空间中抽样大量随机点n_random_points = 10000x_random_points = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(n_random_points, bounds.shape[0])) # 在每个点...
3 格式一:range(stop) 4 格式二:range(start, stop[, step]) 5 start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range(5)等价于range(0, 5); 6 stop: 计数到 stop 结束,但不包括 stop。例如:range(0, 5) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5 ...
optimizer.step() 根据计算出的梯度更新模型的参数。 示例代码: 一个完整的训练迭代可能看起来像这样: forepochinrange(total_epochs):forbatchintrain_loader: inputs, targets=batch outputs=model(inputs) loss=loss_function(outputs, targets) optimizer.zero_grad()#重置梯度loss.backward()#反向传播,计算当前...
10.问:访问列表中元素时,提示“IndexError: list index out of range”,这是什么原因呢? 答:应该是下标指定的位置不存在,检查下标是否有效。一个长度为L的列表,有效下标范围是[-L, L-1]。 11.问:在我的代码中x是一个列表,我使用y=x.sort()语句把它排序后的结果赋值给y,然后使用y.index(3)查看3在y...
由代码可以看到,我们首先建立一个随机森林模型random_forest_model_test_base,并将其带入到RandomizedSearchCV中;其中,RandomizedSearchCV的参数组合就是刚刚我们看的random_forest_hp_range,n_iter就是具体随机搭配超参数组合的次数(这个次数因此肯定是越大涵盖的组合数越多,效果越好,但是也越费时间),cv是交叉...
num_epochs =10forepochinrange(num_epochs): model.train() train_loss =0fori, (data, _)inenumerate(train_loader): data = data.to(torch.device("cpu")) optimizer.zero_grad() recon_batch, mu, logvar = model(data) loss = loss_function(recon_batch, data, mu, logvar) ...
(feature_range=(-1,1)) # Scale train data train_data = scaler.fit_transform(train[column].values.reshape(-1,1)) scaled_train[column] = np.reshape(train_data, len(train_data)) # Scale test data test_data = scaler.fit_transform(test[column].values.reshape(-1,1)) scaled_test[column...