Clouse Variables as Inputs

本文提供了一个使用Perl语言编写的脚本示例,该脚本可以查找指定目录下大小超过1024字节的文件。通过定义一个闭包来实现对文件大小的检查,利用File::Find模块进行目录遍历。
use File::Find;

sub print_bigger_than {
my $minmum_size = shift;
return sub { print "$File::Find::name\n" if -f and -s >= $minimun_size};
}

my $bigger_than_1024 = print_bigger_than(1024);
find ($bigger_than_1024, 'bin');

给print_bigger_than传递1024参数,因为access $minmum_size是通过print_bigger_than返回值的引用方式,所以它是一个closure 变量,并且在整个子程序引用的生命周期中都不会消失。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/24104518/viewspace-722587/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/24104518/viewspace-722587/

``` import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_text as text # 需要安装 import kagglehub import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.model_selection import train_test_split # 示例:使用IMDB影评数据集 dataset, info = tf.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) train_data, test_data = dataset['train'], dataset['test'] # 转换为numpy格式 texts = [ex[0].numpy().decode('utf-8') for ex in train_data] labels = [ex[1].numpy() for ex in train_data] # 使用预训练的小型BERT(如bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8) # 下载模型 bert_preprocess = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/en-uncased-preprocess")) bert_encoder = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/bert-en-uncased-l-4-h-512-a-8")) # 构建分类模型 inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string) preprocessed = bert_preprocess(inputs) outputs = bert_encoder(preprocessed) pooled_output = outputs['pooled_output'] x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(pooled_output) predictions = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(x) # 假设3分类 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions) lowadam = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5) # 更小的学习率 model.compile(optimizer=lowadam, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 增加验证集和早停机制 val_texts = ["Great product", "Poor quality", "Average experience"] val_labels = [0, 1, 2] train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2) # 调整训练参数 history = model.fit( texts, labels, validation_data=(val_texts, val_labels), epochs=500, batch_size=32, callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3)] ) file = open('./weights.txt', 'w') # 参数提取 for v in model.trainable_variables: file.write(str(v.name) + '\n') file.write(str(v.shape) + '\n') file.write(str(v.numpy()) + '\n') file.close() loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] plt.plot(loss, label='Training Loss') plt.plot(val_loss, label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss') plt.legend() plt.show() model.save('transform_model.keras')```Exception has occurred: AttributeError module 'tensorflow' has no attribute 'load' File "D:\source\test4\BERTbig.py", line 13, in <module> dataset, info = tf.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'load'
03-15
光伏储能虚拟同步发电机VSG并网仿真模型(Similink仿真实现)内容概要:本文档介绍了光伏储能虚拟同步发电机(VSG)并网仿真模型的Simulink实现方法,重点在于通过建立光伏储能系统与虚拟同步发电机相结合的仿真模型,模拟其在并网过程中的动态响应与控制特性。该模型借鉴了同步发电机的惯性和阻尼特性,提升了新能源并网系统的频率和电压支撑能力,增强了系统的稳定性与可控性。文档还提及相关电力系统仿真技术的应用,包括逆变器控制、储能配置、并网稳定性分析等,并提供了完整的Simulink仿真文件及技术支持资源链接,便于科研人员复现与二次开发。; 适合人群:电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究光伏储能系统在弱电网条件下的并网稳定性问题;②掌握虚拟同步发电机(VSG)控制策略的设计与仿真方法;③支持高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与创新研究;④为微电网、智能电网中的分布式能源接入提供技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink模型文件与文档说明逐步操作,重点关注VSG控制模块的参数设置与动态响应分析,同时可延伸学习文中提及的MPPT、储能管理、谐波分析等相关技术,以提升综合仿真能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值