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tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits解释

时间: 2023-06-07 18:10:09 浏览: 198
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits是一个TensorFlow中的函数，主要用于计算二元分类问题中的损失函数。它的输入参数包括 logits，也就是模型最后一层输出的结果，以及对应的标签 labels。sigmoid_cross_entropy_with_logits通过使用sigmoid函数将logits值映射到0~1之间的概率值，并计算交叉熵损失，最终返回一个张量表示损失值。
相关问题

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数是 TensorFlow 中用来计算二分类问题的交叉熵损失函数的函数。它的输入参数 logits 是神经网络最后一层的输出，而 labels 是真实标签值。函数内部会先把 logits 值通过 sigmoid 函数转换成预测概率值，然后再用交叉熵损失函数计算真实标签与预测值之间的差距。最终返回一个张量，表示每个样本的损失值。

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits代码举例

下面是使用 TensorFlow 中的 `tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits` 函数计算二分类交叉熵损失的示例代码： ```python import tensorflow as tf # 假设预测值和真实值都是长度为 10 的一维张量 logits = tf.random.normal([10]) labels = tf.constant([0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0], dtype=tf.float32) # 计算交叉熵损失 loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits) # 打印损失 print(loss) ``` 在上面的示例代码中，我们首先使用 `tf.random.normal` 函数生成一个长度为 10 的一维张量作为预测值 `logits`，然后使用 `tf.constant` 函数创建一个长度为 10 的一维张量作为真实值 `labels`，其中 1 表示正类，0 表示负类。 接着，我们调用 `tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits` 函数计算二分类交叉熵损失，其中 `labels` 和 `logits` 分别是真实值和预测值。最后，我们打印出计算得到的损失。
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def binary_crossentropy_with_label_smoothing(y_true, y_pred, label_smoothing=0.1): # 计算平滑标签 num_classes = tf.shape(y_true)[-1] smooth_positives = 1.0 - label_smoothing smooth_negatives = label_smoothing / num_classes y_true = y_true * smooth_positives + smooth_negatives # 计算二分类交叉熵损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=y_pred, labels=y_true)) return loss

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# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

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这段代码没有显示使用任何优化器，...cost = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

请查阅以下卷积神经网络代码，给出尝试运行并改良后的结果import tensorflow as tf import numpy as np from captcha.image import ImageCaptcha from PIL import Image import random import matplotlib.pyplot as plt number = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'] ALPHABET = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] def random_captcha_text(char_set=number + alphabet + ALPHABET, captcha_size=4): captcha_text = [] for i in range(captcha_size): c = random.choice(char_set) captcha_text.append(c) return captcha_text def gen_captcha_text_and_image(i=0): # 创建图像实例对象 image = ImageCaptcha() # 随机选择4个字符 captcha_text = random_captcha_text() # array 转化为 string captcha_text = ''.join(captcha_text) # 生成验证码 captcha = image.generate(captcha_text) if i % 100 == 0: image.write(captcha_text, "D:/justin/captcha/image/" + captcha_text + '.jpg') captcha_image = Image.open(captcha) captcha_image = np.array(captcha_image) return captcha_text, captcha_image def convert2gray(img): if len(img.shape) > 2: gray = np.mean(img, -1) return gray else: return img # 文本转向量 def text2vec(text): text_len = len(text) if text_len > MAX_CAPTCHA: raise ValueError('验证码最长4个字符') vector = np.zeros(MAX_CAPTCHA * CHAR_SET_LEN) def char2pos(c): if c == '_': k = 62 return k k = ord(c) - 48 if k > 9: k = ord(c) - 55 if k > 35: k = ord(c) - 61 if k > 61: raise ValueError('No Map') return k for i, c in enumerate(text): idx = i * CHAR_SET_LEN + char2pos(c) vector[idx] = 1 return vector # 向量转回文本 def vec2text(vec): char_pos = vec[0] text = [] for i, c in enumerate(char_pos): char_idx = c % CHAR_SET_LEN if char_idx < 10: char_code = char_idx + ord('0') elif char_idx < 36: char_code = char_idx - 10 + ord('A') elif char_idx < 62: char_code = char_idx - 36 + ord('a') elif char_idx == 62: char_code = ord('_') else: raise ValueError('error') text.append(chr(char_code)) return "".join(text) # 生成一个训练batch def get_next_batch(batch_size=64): batch_x = np.zeros([batch_size, IMAGE_HEIGHT * IMAGE_WIDTH]) batch_y = np.zeros([batch_size, MAX_CAPTCHA * CHAR_SET_LEN]) def wrap_gen_captcha_text_and_image(i): while True: text, image = gen_captcha_text_and_image(i) if image.shape == (60, 160, 3): return text, image for i in range(batch_size): text, image = wrap_gen_captcha_text_and_image(i) image = convert2gray(image) batch_x[i, :] = image.flatten() / 255 batch_y[i, :] = text2vec(text) return batch_x, batch_y # 定义CNN def crack_captcha_cnn(w_alpha=0.01, b_alpha=0.1): x = tf.reshape(X, shape=[-1, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, 1]) w_c1 = tf.Variable(w_alpha * tf.random_normal([3, 3, 1, 32])) b_c1 = tf.Variable(b_alpha * tf.random_normal([32])) conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(x, w_c1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b_c1)) conv1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') conv1 = tf.nn.dropout(conv1, rate=1 - keep_prob) w_c2 = tf.Variable(w_alpha * tf.random_normal([3, 3, 32, 64])) b_c2 = tf.Variable(b_alpha * tf.random_normal([64])) conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(conv1, w_c2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b_c2)) conv2 = tf.nn.max_pool(conv2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') conv2 = tf.nn.dropout(conv2, rate=1 - keep_prob) w_c3 = tf.Variable(w_alpha * tf.random_normal([3, 3, 64, 64])) b_c3 = tf.Variable(b_alpha * tf.random_normal([64])) conv3 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(conv2, w_c3, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b_c3)) conv3 = tf.nn.max_pool(conv3, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') conv3 = tf.nn.dropout(conv3, rate=1 - keep_prob) w_d = tf.Variable(w_alpha * tf.random_normal([8 * 20 * 64, 1024])) b_d = tf.Variable(b_alpha * tf.random_normal([1024])) dense = tf.reshape(conv3, [-1, w_d.get_shape().as_list()[0]]) dense = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(dense, w_d), b_d)) dense = tf.nn.dropout(dense, rate=1 - keep_prob) w_out = tf.Variable(w_alpha * tf.random_normal([1024, MAX_CAPTCHA * CHAR_SET_LEN])) b_out = tf.Variable(b_alpha * tf.random_normal([MAX_CAPTCHA * CHAR_SET_LEN])) out = tf.add(tf.matmul(dense, w_out), b_out) return out # 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 计算损失 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 计算梯度 predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) # 目标预测 max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) # 目标预测最大值 max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) # 真实标签最大值 correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) # 准确率 saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75}) print(step, loss_) if step % 100 == 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1.}) print(step, "准确率：",acc) if acc > 0.85: saver.save(sess, "D:/justin/captcha/model/85", global_step=step) step += 1 def crack_captcha(captcha_image, output): saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) # 获取训练后的参数 checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state("model") if checkpoint and checkpoint.model_checkpoint_path: saver.restore(sess, checkpoint.model_checkpoint_path) print("Successfully loaded:", checkpoint.model_checkpoint_path) else: print("Could not find old network weights") predict = tf.argmax(tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) text_list = sess.run(predict, feed_dict={X: [captcha_image], keep_prob: 1}) text = vec2text(text_list) return text if __name__ == '__main__': train = 1 # 0: 训练 1: 预测 if train == 0: number = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'] ALPHABET = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] text, image = gen_captcha_text_and_image() print("验证码图像channel:", image.shape) # 图像大小 IMAGE_HEIGHT = 60 IMAGE_WIDTH = 160 MAX_CAPTCHA = len(text) print("验证码文本最长字符数", MAX_CAPTCHA) # 文本转向量 char_set = number + alphabet + ALPHABET + ['_'] # 如果验证码长度小于4, '_'用来补齐 CHAR_SET_LEN = len(char_set) # placeholder占位符 X = tf.placeholder(tf.float32, [None, IMAGE_HEIGHT * IMAGE_WIDTH]) Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, MAX_CAPTCHA * CHAR_SET_LEN]) keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) train_crack_captcha_cnn() # 预测时需要将训练的变量初始化 if train == 1: # 自然计数 step = 0 # 正确预测计数 rightCnt = 0 # 设置测试次数 count = 10 number = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'] ALPHABET = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] IMAGE_HEIGHT = 60 IMAGE_WIDTH = 160 char_set = number + alphabet + ALPHABET + ['_'] CHAR_SET_LEN = len(char_set) MAX_CAPTCHA = 4 # placeholder占位符 X = tf.placeholder(tf.float32, [None, IMAGE_HEIGHT * IMAGE_WIDTH]) Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, MAX_CAPTCHA * CHAR_SET_LEN]) keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) output = crack_captcha_cnn() saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 获取训练后参数路径 checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state("model") if checkpoint and checkpoint.model_checkpoint_path: saver.restore(sess, checkpoint.model_checkpoint_path) print("Successfully loaded:", checkpoint.model_checkpoint_path) else: print("Could not find old network weights.") while True: text, image = gen_captcha_text_and_image() f = plt.figure() ax = f.add_subplot(111) ax.text(0.1, 0.9,text, ha='center', va='center', transform=ax.transAxes) plt.imshow(image) plt.show() image = convert2gray(image) image = image.flatten() / 255 predict = tf.math.argmax(tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) text_list = sess.run(predict, feed_dict={X: [image], keep_prob: 1}) predict_text = vec2text(text_list) predict_text = crack_captcha(image, output) print("step:{} 真实值: {} 预测: {} 预测结果: {}".format(str(step), text, predict_text, "正确" if text.lower() == predict_text.lower() else "错误")) if text.lower() == predict_text.lower(): rightCnt += 1 if step == count - 1: print("测试总数: {} 测试准确率: {}".format(str(count), str(rightCnt / count))) break step += 1

model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001),loss='sparse_categorical_crossentropy',#因为标签是整数，不是one-hotmetrics=['accuracy'],loss_weights=[1.]*num_chars)#4.训练模型#假设我们有训练数据和...

class FocalLoss(nn.Module): """Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5).""" def __init__(self): """Initializer for FocalLoss class with no parameters.""" super().__init__() @staticmethod def forward(pred, label, gamma=1.5, alpha=0.25): """Calculates and updates confusion matrix for object detection/classification tasks.""" loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred, label, reduction="none") # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = pred.sigmoid() # prob from logits p_t = label * pred_prob + (1 - label) * (1 - pred_prob) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** gamma loss *= modulating_factor if alpha > 0: alpha_factor = label * alpha + (1 - label) * (1 - alpha) loss *= alpha_factor return loss.mean(1).sum()class BboxLoss(nn.Module): """Criterion class for computing training losses during training.""" def __init__(self, reg_max=16): """Initialize the BboxLoss module with regularization maximum and DFL settings.""" super().__init__() self.dfl_loss = DFLoss(reg_max) if reg_max > 1 else None def forward(self, pred_dist, pred_bboxes, anchor_points, target_bboxes, target_scores, target_scores_sum, fg_mask): """IoU loss.""" weight = target_scores.sum(-1)[fg_mask].unsqueeze(-1) # iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywh=False, CIoU=True) # loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask],xywh=False, alpha_iou=True, alpha=3.0) loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum if type(iou) is tuple: if len(iou) == 2: loss_iou = ((1.0 - iou[0]) * iou[1].detach() * weight).sum() / target_scores_sum else: loss_iou = (iou[0] * iou[1] * weight).sum() / target_scores_sum else: loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum # DFL loss if self.dfl_loss: target_ltrb = bbox2dist(anchor_points, target_bboxes, self.dfl_loss.reg_max - 1) loss_dfl = self.dfl_loss(pred_dist[fg_mask].view(-1, self.dfl_loss.reg_max), target_ltrb[fg_mask]) * weight loss_dfl = loss_dfl.sum() / target_scores_sum else: loss_dfl = torch.tensor(0.0).to(pred_dist.device) return loss_iou, loss_dfl 我想在BboxLoss函数中添加Focal Loss缓解类别不平衡问题。请帮我修改以下代码，并形成新的完整代码

super().__init__() self.dfl_loss = DFLoss(reg_max) if reg_max > 1 else None self.focal_gamma = focal_gamma # 新增Focal参数 self.focal_alpha = focal_alpha # 新增Focal参数 def forward(self, pred_...

class FocalLoss(nn.Module): """Applies focal loss to address class imbalance by modifying BCEWithLogitsLoss with gamma and alpha parameters.""" def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): """Initializes FocalLoss with specified loss function, gamma, and alpha values; modifies loss reduction to 'none'. """ super().__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = "none" # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): """Calculates the focal loss between predicted and true labels using a modified BCEWithLogitsLoss.""" loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == "mean": return loss.mean() elif self.reduction == "sum": return loss.sum() else: # 'none' return loss 代码解析

Focal Loss 基于标准交叉熵损失（Cross Entropy Loss）进行改进。在类别不平衡场景中，易分类样本（如背景类）的损失主导训练，导致模型对少数类（如前景对象）学习不足。Focal Loss 通过两个关键参数（gamma 和 ...

Traceback (most recent call last): File "D:/YOLOV8/ultralytics-main/datasets/demo_2.py", line 10, in <module> results = model.train(data='data.yaml', epochs=100,workers=0,batch=16,imgsz=640,device=0, lr0= 0.001,weight_decay=0.05,mixup=0.2, hsv_h=0.015) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 803, in train self.trainer.train() File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 207, in train self._do_train(world_size) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 385, in _do_train self.loss, self.loss_items = self.model(batch) File "D:\anaconda\envs\yolo8\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 111, in forward return self.loss(x, *args, **kwargs) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 293, in loss return self.criterion(preds, batch) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\utils\loss.py", line 268, in __call__ loss[0], loss[2] = self.bbox_loss( File "D:\anaconda\envs\yolo8\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\utils\loss.py", line 128, in forward loss_cls = self.focal_loss(pred_cls, target_cls).sum() / target_scores_sum File "D:\anaconda\envs\yolo8\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\utils\loss.py", line 50, in forward loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred, label, reduction="none") File "D:\anaconda\envs\yolo8\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2980, in binary_cross_entropy_with_logits raise ValueError("Target size ({}) must be the same as input size ({})".format(target.size(), input.size())) ValueError: Target size (torch.Size([793, 5])) must be the same as input size (torch.Size([793, 64]))帮我修改class FocalLoss(nn.Module): """Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5).""" def __init__(self, alpha=3.0, gamma=2): # 添加参数 super().__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma @staticmethod def forward(pred, label, gamma=2, alpha=3.0): """Calculates and updates confusion matrix for object detection/classification tasks.""" loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred, label, reduction="none") # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = pred.sigmoid() # prob from logits p_t = label * pred_prob + (1 - label) * (1 - pred_prob) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** gamma loss *= modulating_factor if alpha > 0: alpha_factor = label * alpha + (1 - label) * (1 - alpha) loss *= alpha_factor return loss.mean(1).sum()

错误发生在FocalLoss的forward方法中，调用了F.binary_cross_entropy_with_logits，这时候输入pred和label的尺寸不一致。根据错误信息，label的形状是[793,5]，而pred是[793,64]，显然两者的第二维不同，导致无法...

using System; //提供了基本的数据类型、异常处理和其他常用功能。 using System.IO; //用于文件和目录的输入输出操作，这里主要用于读取 CSV 文件。 using System.Linq; //提供了 LINQ（Language Integrated Query）功能，方便对数据进行查询和处理。 using Tensorflow; using Tensorflow.Keras; //Keras 是高级神经网络 API，命名空间提供了构建和训练神经网络所需的类和方法。 using Tensorflow.Keras.Models; //Keras.Models 是高级神经网络 API，命名空间提供了构建和训练神经网络所需的类和方法。 using Tensorflow.Keras.Layers; //Keras.Layers 是高级神经网络 API，命名空间提供了构建和训练神经网络所需的类和方法。 using Tensorflow.Keras.Engine; //fit引用 using static Tensorflow.Binding;//tf引用 using static Tensorflow.KerasApi; using Tensorflow.Keras.ArgsDefinition; //keras引用 using Tensorflow.NumPy; //尽量不用NumSharp using System.Collections.Generic; using Tensorflow.Keras.Losses; using static System.Runtime.InteropServices.JavaScript.JSType; using System.Text; using Tensorflow.Keras.Metrics; namespace DNN_Keras { // 3.model Subclassing 搭建模型类 // 2.模型搭建：model Subclassing构建深度神经网络。CustomModel 类 ：继承自 keras.Model ，通过 Call 方法定义了模型的前向传播过程。模型包含两个隐藏层和一个输出层，隐藏层使用 ReLU 激活函数。 //自定义模型类 CustomModel public class CustomModel : Model { private Layer hiddenLayer1; // 定义隐藏层 1 private Layer hiddenLayer2; // 定义隐藏层 2 private Layer hiddenLayer3; // 定义隐藏层 2 private Layer hiddenLayer4; // 定义隐藏层 2 private Layer outputLayer; // 定义输出层 //构造函数，接收 CustomModelArgs 参数并调用基类构造函数 public CustomModel() : base(new ModelArgs()) { // 初始化各层 hiddenLayer1 = (Layer)keras.layers.Dense(32, activation: "Linear"); // 初始化隐藏层 1，有64个神经元，使用 ReLU 激活函数 hiddenLayer2 = (Layer)keras.layers.Dense(34, activation: "Linear"); // 初始化隐藏层 2，有32个神经元，使用 ReLU 激活函数 hiddenLayer3 = (Layer)keras.layers.Dense(36, activation: "Linear"); // 初始化隐藏层 2，有32个神经元，使用 ReLU 激活函数 hiddenLayer4 = (Layer)keras.layers.Dense(38, activation: "Linear"); // 初始化隐藏层 2，有32个神经元，使用 ReLU 激活函数 outputLayer = (Layer)keras.layers.Dense(1); // 初始化输出层，有1个输出单元，无激活函数 } //前向传播逻辑，定义模型如何从输入得到输出 protected virtual Tensor call(Tensor inputs, bool training = false) { var x = hiddenLayer1.Apply(inputs); // 将输入数据传入隐藏层 1 x = hiddenLayer2.Apply(x); // 将隐藏层 1 的输出传入隐藏层 2 x = hiddenLayer3.Apply(x); // 将隐藏层 1 的输出传入隐藏层 2 x = hiddenLayer4.Apply(x); // 将隐藏层 1 的输出传入隐藏层 2 return outputLayer.Apply(x); // 将隐藏层 2 的输出传入输出层并返回结果 } } class Program { static void Main() { //一、读取CSV文件内容，转为Tensor张量，转换为Dataset格式进行数据预处理，标准格式分以下6步 // 步骤1：使用 File.ReadAllLines 方法读取指定路径下的 CSV 文件内的所有行 var csvLines = File.ReadAllLines("D:\\编程软件系列\\VS2022社区版\\文件\\DNN_Keras\\数据\\大了Number.csv"); // 创建 List<float> 类型的列表，用于存储特征数据。 var features = new List<float>(); // 创建 List<float> 类型的列表，用于存储标签（待预测）数据。 var targets = new List<float>(); // 步骤2：解析数据（第一列为特征，第二列为标签） foreach (var line in csvLines.Skip(1)) // 跳过标题行 { //遍历除标题行外的所有行，使用 Split(',') 方法按逗号分割每行数据 var columns = line.Split(','); //最后一列为标签，其余为特征 for (int i = 0; i < columns.Length - 1; i++) //将第一列数据转换为 float 类型添加到 features 列表 features.Add(float.Parse(columns[i])); //将第二列数据转换为 float 类型添加到 targets 列表 targets.Add(float.Parse(columns.Last())); } // 步骤3：转换为TensorFlow张量,将 features 和 targets 列表转换为 float 数组，再使用 np.array 方法将其转换为 NDArray 张量。train_X 对应第一列，train_Y 对应第二列。 var train_x = np.array(features.ToArray()); var train_y = np.array(targets.ToArray()); // 步骤4：:按照8:2比例拆分张量（步骤3）为训练集和测试集 var splitIndex = (int)(train_x.shape[0] * 0.8); var (X_train, X_test) = (train_x.Take(splitIndex), features.Skip(splitIndex)); //train_x.Take(splitIndex) 从 train_x 中取前 splitIndex 个元素作为训练集特征 X_train ， features.Skip(splitIndex) 跳过前 splitIndex 个元素，取剩余元素作为测试集特征 X_test 。 var (Y_train, Y_test) = (train_y.Take(splitIndex), targets.Skip(splitIndex)); //同理，对 train_y 和 targets 进行划分，得到训练集标签 Y_train 和测试集标签 Y_test 。 // 步骤5：训练集和测试集转换为Tensor张量 var x_train = tf.constant(X_train.ToArray()); var y_train = tf.constant(Y_train.ToArray()); var x_test = tf.constant(X_test.ToArray()); var y_test = tf.constant(Y_test.ToArray()); // 步骤6：输出拆分后的张量内容（此处仅做调试使用，正式运行时增加注释隐藏） Console.WriteLine($"训练集特征: {x_train}"); //输出张量内容（局部） Console.WriteLine($"训练集特征: {string.Join(", ", x_train.numpy().Take(1235))}"); //输出张量内容（全部） Console.WriteLine($"训练集标签: {y_train}"); //输出张量内容（局部） Console.WriteLine($"训练集标签: {string.Join(", ", y_train.numpy().Take(1235))}"); //输出张量内容（全部） Console.WriteLine($"测试集特征: {x_test}"); //输出张量内容（局部） Console.WriteLine($"测试集特征: {string.Join(", ", x_test.numpy().Take(309))}"); //输出张量内容（全部） Console.WriteLine($"测试集标签: {y_test}"); //输出张量内容（局部） Console.WriteLine($"测试集标签: {string.Join(", ", y_test.numpy().Take(309))}"); //输出张量内容（全部） //损失函数 Func<Tensor, Tensor, Tensor> cross_entropy_loss = (x, y) => { y = tf.cast(y, tf.int64); var loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels: y, logits: x); return tf.reduce_mean(loss); }; //准确率函数 Func< Tensor, Tensor, Tensor > accuracy = (y_pred, y_true) => { var correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y_pred, 1), tf.cast(y_true, tf.int64)); return tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32), axis: -1); }; //随机梯度下降优化器 var optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate: 0.01f); var neural_net = new CustomModel(inputDim: (int)train_x.shape[1]); //优化器运行函数 Action<Tensor, Tensor> run_optimize = (x, y) => { using var g = tf.GradientTape(); var pred = neural_net.Apply(x, training: true); var loss = mse_loss(pred, y); var gradients = g.gradient(loss, neural_net.TrainableVariables); optimizer.apply_gradients(zip(gradients, neural_net.TrainableVariables.Select(x => x as ResourceVariable))); }; var train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) .shuffle(buffer_size: 100) .batch(32); int display_step = 10; int step = 0; //按照给定的步骤进行模型训练 foreach (var (batch_x,batch_y)in train_data) { step++; run_optimization(batch_x, batch_y); if (step % display_step == 0) { var pred = neural_net.Apply(batch_x, training: false); var loss = mse_loss(pred, batch_y); Console.WriteLine($"step: {step}, loss: {(float)loss}"); } } // 评估模型 var test_pred = neural_net.Apply(x_test, training: false); var test_loss = mse_loss(test_pred, y_test); Console.WriteLine($"Test Loss: {(float)test_loss}");

self).__init__()self.fc1=nn.Linear(10,5)self.fc2=nn.Linear(5,1)defforward(self,x):x=torch.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnxmodel=SimpleModel()#损失函数和优化器criterion=nn.CrossEntropyLoss()...
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一步到位：Blender Flamenco服务器安装及使用指南

### 知识点 #### 1. Flamenco Server for Blender简介 Flamenco是一个与Blender集成的分布式渲染解决方案，它允许艺术家和动画师将渲染工作分配到多台计算机上进行处理，以提高渲染效率。Flamenco Server是该解决方案的核心组件，它负责管理和分配任务给多个Flamenco Workers。 #### 2. 安装Flamenco Server的重要性 安装Flamenco Server对于需要自托管分布式渲染环境的用户来说至关重要。这允许用户完全控制渲染集群的操作，并可根据特定需求进行定制。例如，用户可能需要特定的软件版本或渲染硬件配置，这在使用第三方服务时可能无法满足。 #### 3. Flamenco Server的使用案例 文档提到了许多自托管Flamenco Server的用例，但同时也指出大多数用户可能会觉得Blender Cloud提供的服务已经足够。Blender Cloud是一个支持Blender的订阅服务，它包含用于渲染和其他Blender相关服务的云基础设施。 #### 4. 支持Blender Foundation 文档鼓励用户在安装Flamenco Server前考虑对Blender进行一次性捐赠。Blender Foundation是一个非营利组织，支持开源3D创作套件Blender的开发和维护。通过捐赠，用户不仅能够帮助维持和改进Blender及其相关项目，还能得到Blender Foundation支持的专家的帮助。 #### 5. 安装指南的详细步骤 文档承诺提供完整的逐步指南来安装Flamenco Server所需的各个组件。这可能包括软件依赖、环境配置、网络设置等。对于初学者来说，从头开始设置可能具有挑战性，因此文档建议用户先使用Blender Cloud的服务器进行实践和学习。 #### 6. Sybren博士的建议 Sybren博士是一位在Flamenco项目中具有权威的开发者，他在文档中给出了建议：即使用户有意向自托管，也建议先尝试使用Blender Cloud服务器以获得相关经验。这说明Blender Cloud不仅仅是一个快捷方便的选择，也是学习和了解Flamenco工作流程的有效途径。 #### 7. 文档的实用价值 本安装指南对于那些想要深入学习和掌握Blender以及Flamenco分布式渲染技术的用户来说具有极高的实用价值。尽管文档本身没有提供标签信息，其内容的实用性和指导性对于目标用户群体来说十分关键。 #### 8. 对Blender Cloud订阅的支持意义 Blender Cloud不仅为用户提供了一个现成的解决方案，而且其收益直接用于支持Blender Foundation，促进开源3D创作软件的持续发展。因此，在考虑是否自托管Flamenco Server之前，用户应评估Blender Cloud服务的价值和对开源社区的支持意义。 #### 9. 文档的结构与内容预测 考虑到文档标题仅给出了“flamenco-server-installation-guide”这一信息，我们可以推测该文档可能包含以下内容： - Flamenco Server和Blender Cloud服务的对比分析 - 自托管Flamenco Server前的准备工作和前提条件 - 安装Flamenco Server所需软件和硬件的列表 - 环境配置，如操作系统设置、网络配置和权限管理 - 安装步骤详解，包括软件包安装、依赖关系解决、配置文件编辑等 - 如何连接和管理Flamenco Workers - 故障排除和常见问题的解决方案 - 避免和解决安装过程中的潜在安全风险和问题 #### 10. 总结 综上所述，本指南提供了对Flamenco Server安装过程的深入指导。考虑到文档的受众可能是对Blender和Flamenco有一定了解的用户，指南可能不会详细解释Blender和Flamenco的基础知识，而是专注于安装、配置和优化服务器的过程。同时，文档强调了对Blender Foundation支持的重要性，体现了开源社区中协作和互惠精神的价值。
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Coze工作流高级技巧：源码挖掘与性能调优秘技

# 1. Coze工作流基础介绍 Coze工作流是一个专门为IT专业人士设计的流程自动化工具，它通过提供一个清晰的框架，使得工作流的定义、执行和监控变得简单高效。Coze通过其易于理解的XML配置文件来定义工作流，并支持自定义的节点和条件，使得它在复杂的工作流场景中也能保持灵活性。本章节我们将深入探讨Coze工作流的基本概念，了解它的核心功能和操作基础。 ## 1.1 Coze工作流的概念与核心价值 Coze工作流旨在解决企业中重复性、可标准化的流程，例如软件部署、数据处理等。它通过将复杂任务分解为简单步骤并自动化执行，帮助企业降低人力成本，提高工作效率和准确率。其核心价值在于： - 减少
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我现在通过订阅burger小车的odom话题得知小车的实际位置，在gazebo仿真当中我可以改表小车的初始位置，但是在实物仿真我该如何改变小车的初始位置呢

<think>好的，用户的问题是关于如何在ROS Burger实物仿真中修改小车的初始位置，特别是涉及odom配置。我需要先理清ROS中初始位置设置的相关知识。 首先，odom（里程计）通常由硬件传感器或仿真中的虚拟里程计提供，它记录了小车相对于起始位置的位姿。用户想改变初始位置，可能需要调整odom的初始值，或者设置坐标变换。 根据引用[3]，里程计定位处理的是/odom_frame和/base_frame之间的变换，而AMCL则涉及/map_frame。如果只是仿真中的初始位置，可能需要修改odom的初始原点，或者在启动时发布一个静态的tf变换，将odom到map的关系调整到目标位置。
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Pandas库在Python中的挑战性应用教程

标题中提到的“pandas-challenge”指的是一个挑战性的练习或项目，目的是教授用户如何使用Pandas库处理数据。Pandas是一个强大的Python数据分析工具库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。而描述中的“挑战如何将Pandas库用于Python”进一步强调了这个练习的目标是通过实际的操作，使学习者能够掌握Pandas库在Python环境下的应用。至于“JupyterNotebook”，这是一款流行的开源Web应用程序，可以让用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。使用Jupyter Notebook进行数据科学和Pandas库的学习和实践，可以提供一个交互式的环境，非常适合数据分析和机器学习的探索性工作。 由于给定信息中没有提供具体的文件列表，我们将围绕“pandas-challenge”这一主题展开，讨论在Jupyter Notebook中使用Pandas库进行数据分析的方方面面。 首先，Pandas库的核心概念是其数据结构，主要包括Series和DataFrame。Series是一维的标签化数组，可以存储任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等）。DataFrame则是二维的标签化数据结构，可以看做是一个表格或者说是Series对象的容器。Pandas正是依赖这两个数据结构来完成大部分的数据操作和分析任务。 在Jupyter Notebook中使用Pandas进行数据操作，通常包括以下几个步骤： 1. 数据读取：使用Pandas的读取函数将数据加载到DataFrame中。数据源可以是CSV文件、Excel表格、SQL数据库、JSON文件等。例如，读取CSV文件的代码为`df = pd.read_csv('filename.csv')`。 2. 数据探索：在进行数据分析之前，通常需要了解数据的结构、内容以及缺失值情况等。Pandas提供了大量方法来探索数据，如`df.head()`, `df.tail()`, `df.info()`, `df.describe()`等。 3. 数据清洗：数据往往需要经过清洗才能用于分析。Pandas提供了丰富的数据处理功能，包括处理缺失数据、合并数据、数据过滤、数据转换等。例如，填充缺失值可以用`df.fillna(value)`方法，删除含有缺失值的行或列可以使用`df.dropna()`方法。 4. 数据处理：Pandas的数据处理能力非常强大，能够对数据进行切片、筛选、分组、聚合等操作。例如，可以使用`.loc[]`和`.iloc[]`进行行和列的选择，使用`groupby()`进行分组聚合。 5. 数据可视化：Pandas支持与Matplotlib等可视化库集成，方便用户绘制图表。例如，可以使用`df.plot()`方法快速绘制数据的折线图、柱状图等。 6. 数据分析：Pandas还内置了许多统计函数，可以方便地进行描述性统计分析。比如，可以使用`df.mean()`, `df.max()`, `df.min()`, `df.std()`等方法来获取数据的统计信息。 在Jupyter Notebook中，所有的代码都可以在一个单元格内执行，并且支持Markdown语言进行文档的书写和格式化。这意味着学习者不仅可以通过运行代码学习Pandas的使用，还可以将学习笔记和代码注释整合在同一个文档中，提高学习效率。 最后，针对文件名“pandas-challenge-main”，我们可以推测该文件可能是包含挑战性练习的主要文档或入口，可能是包含多个单元格的Jupyter Notebook文件，每个单元格中都包含用Pandas解决特定数据分析问题的代码和解释。 总结来说，pandas-challenge的核心是利用Pandas库在Python环境下进行数据处理和分析。通过在Jupyter Notebook中的实际操作，可以提升学习者在数据清洗、处理和可视化等方面的能力。
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深入理解Coze工作流：源码解析与优化之道

# 1. Coze工作流概述 ## 1.1 Coze工作流简介 Coze工作流是一种旨在简化业务流程自动化和管理复杂任务的软件解决方案。通过将日常业务逻辑和任务编排成工作流，Coze为IT行业和相关领域的企业提供了一个强大的工具，以提高效率，减少错误，并确保业务流程的可追溯性和可靠性。 ## 1.2 为什么选择Coze工作流 选择Coze工作流的原因在于其灵活的配置方式、强大的执行引擎和丰富的监控功能。对于希望实现快速部署、高效管理和精细监控的企业来说，Coze工作流可以大大缩减项目交付时间，提升业务流程自动化水平。 ## 1.3 Coze工作流的主要特点 Coze工作流的主要特点
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基于 HarmonyOS（Java+XML） 结合 FastJson + OkHttp + Juhe.cn API 的综合性实验题目设计方案，包含 线性布局 和 数据交互 核心技能点。 （1）任务1：网络请求封装 ，使用三方请求工具包，并对其进行封装 （2）任务2：数据解析，使用三方包对数据进行解析，并封装成实体对象 （3）任务3：合理布局实现，包含图片，文字等组件 （4）任务4：乱码处理，在请求中处理乱码 （5）任务5：UI页面渲染，将查询到的数据响应到页面上 （6）任务6：UI优化，对静态数据采用国际化处理 （7）任务7：数据对象设计，简述JSON对象依赖关系 （8）任务8：项目思路，用流程图描述项目思路，并绘制时序图

<think>好的，我现在需要回答用户关于HarmonyOS结合FastJson、OkHttp和聚合数据API的综合实验设计的问题。用户要求详细的任务分解，每个任务都要有代码示例和解释，最后还要提出相关问题。我需要逐一分析每个任务，确保覆盖所有要点。 首先，任务1是网络请求封装。使用OkHttp进行网络请求，我需要创建一个工具类来封装GET和POST方法。记得处理异常和回调，可能需要使用异步请求，所以回调接口很重要。代码示例应该包括OkHttpClient的实例、Request的构建以及enqueue方法处理响应。 接下来任务2是数据解析。这里用FastJson将JSON字符串转换为Jav
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编码器机器人：新经济系统与Discord.js开发指南

标题 "coders-bots" 暗示了本段内容将主要围绕编程、机器人、以及与开发者相关的内容进行展开。具体的知识点可以细化为以下几个方面： 1. **编码器机器人**： - “编码器机器人”可能指的是一种自动化工具，它用于编码或转换数据格式。在计算机科学中，编码器可能指的是数据编码、转换、或者更具体地，指实现某种编码算法的软件程序。这类机器人或程序在数据处理、通信协议和加密解密等领域尤为常见。 2. **针对开发者的工具或平台**： - “Creado Para Coders”意指“为编码者创造”，这表明“coders-bots”是一个专门为开发者设计的工具或平台。这可能是提供给开发者使用的API、库、框架或模板，以帮助他们在开发过程中自动化某些任务或功能。 3. **新经济系统**： - 描述中的“新经济系统”可能指的是一个专门针对编码者的经济体系，或许是在某个平台或社区中，开发者可以通过贡献代码、共享知识、提供服务等形式赚取某种形式的收益。这类系统可能结合了区块链、加密货币等技术来实现。 4. **基于discord.js的指南**： - “基于discord.js是JavaScript克隆”指的可能是一个使用JavaScript语言，以discord.js库为基础的项目。discord.js是一个流行的Node.js模块，用于创建和管理Discord机器人。它允许开发者通过编写JavaScript代码来控制机器人，这些机器人可以执行各种任务，如自动化社区管理、游戏内互动、集成第三方服务等。 5. **Git仓库和安装指南**： - 文档提供了git克隆命令和后续的安装步骤（cd coders-bots和npm install），这表明该项目托管在GitHub上。开发者可以通过git来克隆整个项目到本地，然后通过Node.js的包管理工具npm来安装项目依赖。 6. **Discord.js社区支持**： - “Una comunada dispuesta ayudar和dodos sobre Discord.js”暗示这个项目背后的社区愿意帮助开发者学习和使用discord.js。这表明该项目可能拥有活跃的开发者社区，能够提供指导、技术支持、最佳实践分享等。 7. **控制台颜色代码**： - 描述中包含了控制台颜色代码的说明，这可能用于开发者在开发时需要自定义控制台输出的样式，提高代码的可读性和用户体验。例如，使用Bright、Dim、Underscore、Blink、Reverse、Hidden、FgBlack等控制台ANSI颜色代码来格式化文本输出。 【标签】为"JavaScript"，这强化了前面提到的使用了discord.js库的事实，也表明整个项目是基于JavaScript语言的，而JavaScript是目前最流行的前端开发语言，也广泛用于后端开发（特别是通过Node.js）。 【压缩包子文件的文件名称列表】为"coders-bots-main"，说明了整个项目的主要文件或入口文件可能名为"coders-bots-main"。这可能意味着这个项目可以被当作一个包进行管理，主文件中可能包含了机器人的主要逻辑和功能，开发者可以在这个文件的基础上进行定制和扩展。 综上所述，这些信息点为潜在的开发者揭示了一个可能在Discord社区中具有实用价值的编码者专用工具或平台的概貌，它通过JavaScript和discord.js库的结合，提供了一个利用新经济系统的机器人开发环境。
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【Coze工作流终极指南】：2025版保姆级教程启动

# 1. Coze工作流的核心理念和功能概述 ## 1.1 Coze工作流的起源与愿景 Coze工作流诞生于对高效业务流程的追求。其核心理念是通过技术手段简化复杂流程，提升业务效率。它旨在提供一个灵活、可扩展的平台，使得业务流程的定义、执行和监控变得更简单，从而使企业能够专注于核心业务的创新与优化。 ## 1.2 核心功能解析 Coze工作流的核心功能包括： - **流程自动化：** 将手工操作的业务流程自动化，减少人工错误，提高工作效率。 - **任务管理：** 提供任务分配与调度，确保流程的顺畅执行。 - **审批机制：** 实现灵活的审批流程，包括并行审批、条件审批等多种方式。 -