template.JSStr: 用于标记一个安全的 JavaScript 字符串字面量。
理解这些概念对于编写健壮和类型安全的 Go 代码至关重要。
修正后的训练逻辑 以下是修正后的训练循环，展示了如何正确使用detach()来分离生成器和判别器的梯度流：import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from tqdm import tqdm # 假设 Reshape, Generator, Discriminator 类已定义如原问题所示 # 这里仅为示例，省略具体实现细节 class Reshape(torch.nn.Module): def __init__(self, *shape): super().__init__() self.shape = shape def forward(self, x): return x.reshape(x.size(0), *self.shape) class Generator(torch.nn.Module): def __init__(self, z_dim=64, num_channels=1): super().__init__() self.z_dim = z_dim self.net = nn.Sequential( nn.Linear(z_dim, 512), nn.BatchNorm1d(512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 64 * 7 * 7), nn.BatchNorm1d(64 * 7 * 7), nn.ReLU(), Reshape(64, 7, 7), nn.PixelShuffle(2), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.PixelShuffle(2), nn.Conv2d(in_channels=8, out_channels=1, kernel_size=3, padding=1) ) def forward(self, z): return self.net(z) class Discriminator(torch.nn.Module): def __init__(self, num_channels=1): super().__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=4, padding=1, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=4, padding=1, stride=2), nn.ReLU(), Reshape(64*7*7), nn.Linear(64*7*7, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 1), Reshape() # Output a scalar ) def forward(self, x): return self.net(x) # 辅助函数，模拟数据加载 def build_input(x, y, device): x_real = x.to(device) y_real = y.to(device) return x_real, y_real # 模拟训练数据加载器 class DummyDataLoader: def __init__(self, num_batches, batch_size, image_size, num_channels): self.num_batches = num_batches self.batch_size = batch_size self.image_size = image_size self.num_channels = num_channels def __iter__(self): for _ in range(self.num_batches): x = torch.randn(self.batch_size, self.num_channels, self.image_size, self.image_size) y = torch.randint(0, 10, (self.batch_size,)) # Dummy labels yield x, y def __len__(self): return self.num_batches # 模拟训练设置 num_latents = 64 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') g = Generator(z_dim=num_latents).to(device) d = Discriminator().to(device) g_optimizer = torch.optim.Adam(g.parameters(), lr=1e-3) d_optimizer = torch.optim.Adam(d.parameters(), lr=1e-3) iter_max = 1000 batch_size = 64 image_size = 28 num_channels = 1 train_loader = DummyDataLoader(iter_max, batch_size, image_size, num_channels) # 修正后的训练循环 with tqdm(total=int(iter_max)) as pbar: for idx, (x, y) in enumerate(train_loader): x_real, y_real = build_input(x, y, device) # --------------------- 训练判别器 --------------------- d_optimizer.zero_grad() # 判别器处理真实样本 real_output = d(x_real) real_label = torch.ones(x_real.shape[0], 1, device=device) # 确保标签维度匹配判别器输出 d_loss_real = F.binary_cross_entropy_with_logits(real_output, real_label).mean() # 生成假样本并分离计算图 z = torch.randn(x_real.shape[0], g.z_dim, device=device) with torch.no_grad(): # 在生成假样本时，可以暂时禁用梯度计算，但detach更常用且灵活 fake_samples = g(z).detach() # 关键步骤：分离生成器输出的计算图 # 判别器处理假样本 fake_output = d(fake_samples) fake_label = torch.zeros(x_real.shape[0], 1, device=device) # 确保标签维度匹配判别器输出 d_loss_fake = F.binary_cross_entropy_with_logits(fake_output, fake_label).mean() # 总判别器损失 d_loss = d_loss_real + d_loss_fake d_loss.backward() d_optimizer.step() # --------------------- 训练生成器 --------------------- g_optimizer.zero_grad() # 重新生成假样本（这次不分离，因为需要梯度回传到生成器） z = torch.randn(x_real.shape[0], g.z_dim, device=device) gen_samples = g(z) # 判别器对新生成的假样本的判断 gen_output = d(gen_samples) # 生成器希望判别器将假样本判为真 g_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(gen_output, real_label).mean() g_loss.backward() g_optimizer.step() pbar.set_description(f"D_loss: {d_loss.item():.4f}, G_loss: {g_loss.item():.4f}") pbar.update(1) print("训练完成！
高级正则表达式解决方案 为了克服上述局限，我们可以利用正则表达式中的负向先行断言 (Negative Lookahead) 和负向后行断言 (Negative Lookbehind)。
这意味着函数内部对切片头的修改（如重新切片导致长度或容量变化）不会影响调用者持有的切片头，但对切片底层数组元素的修改会反映到所有引用该数组的切片上。
动态生成: 对于拥有多种部件型号和不同引脚数量及位置的场景，可以编写函数来动态地获取unique_x_coords、unique_y_coords以及对应的xlabels和ylabels，从而实现高度的自动化，避免手动编码。
桥接模式通过抽象与实现分离实现多维度扩展，C++中用继承和组合解耦，定义Abstraction类持Implementor指针，构造时绑定具体实现，业务逻辑调用底层操作。
116 查看详情 在 gRPC 中原生支持超时与取消 gRPC 基于 HTTP/2 并深度集成 context，天然支持超时与取消： // 设置 3 秒超时 ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second) defer cancel() // 调用 gRPC 方法 resp, err := client.YourMethod(ctx, &YourRequest{Data: "test"}) if err != nil {   if ctx.Err() == context.DeadlineExceeded {     log.Println("gRPC call timed out")   } else {     log.Printf("gRPC error: %v", err)   }   return } log.Printf("Response: %v", resp) 服务端也可以检查 ctx.Done() 来响应取消，及时释放资源： func (s *Server) YourMethod(ctx context.Context, req *YourRequest) (*YourResponse, error) {   for {     // 模拟耗时操作     time.Sleep(100 * time.Millisecond)     // 定期检查是否被取消     select {     case       return nil, ctx.Err()     default:     }   } } 最佳实践建议 确保每个对外的 RPC 调用都设置合理的超时时间，避免因网络问题导致协程堆积。
这对于s.routines.Wait()能够正确等待所有并发任务完成至关重要。
功能可以后续扩展，比如支持表达式解析、增加JS动态计算、返回JSON接口供前端调用等。
使用时配合类型断言或 type switch 提高安全性。
有时候，你可能需要在同一张图上展示两种或多种量纲完全不同的数据，比如温度和降水量，或者股票价格和交易量。
如果请求体中没有，它会继续检查URL查询字符串中的参数。
例如根元素为<logs>，子元素为<log>，内部包含简单标签。
如果你的目的是读取元素或在副本上执行不影响原始切片的操作，那么for...range是简洁高效的选择。
使用自定义 myEach() 可以帮助这些代码在不大幅重构的情况下继续运行。
性能考量： 如果数据库中存储了大量这种JSON编码的Unicode字符串，并且需要频繁进行模糊查询（LIKE '%...%'），可能会影响查询性能，尤其是在没有适当索引的情况下。
重新创建虚拟环境： 如果虚拟环境出现损坏或行为异常，最直接的解决办法是删除整个虚拟环境目录（例如rm -rf my_project_env）并重新创建。
函数名为类名前加~，无参数、无返回值，不能重载。
如果 GOBIN 变量已设置且有效，go get 会将编译后的二进制文件放置在该目录下。

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