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将所有nam部分改为同一个值

时间: 2025-08-19 10:17:29 浏览: 3
<think>好的,我现在要解决用户的问题:如何批量将文件夹中所有文件的特定内容(nam部分)替换为同一值。用户提到之前的回答中引用了三个来源,但需要结合用户最近的问题和之前的回答来处理。 首先,用户的上一个问题涉及批量修改XML文件内容,我提供了三种方法:Python的ElementTree、sed命令和文本替换。现在用户的新问题是要替换“nam部分”为同一值,但不确定“nam部分”具体指什么,可能是XML标签、变量名,还是其他结构中的字段。需要进一步分析。 根据用户提供的引用,引用[1]提到修改YOLOv8配置文件中的C2f为C2f_EMA,涉及配置文件的结构化修改。引用[3]提到EMA注意力机制,可能用户在处理机器学习模型配置文件,如YAML或类似的格式。而用户现在的问题是关于“nam部分”的替换,可能是指YAML或类似配置文件中的某个字段,例如name标签或其他以“nam”开头的部分。 接下来,需要确定用户的文件类型。如果是YAML文件,可能需要使用不同的解析方法,例如Python的PyYAML库。但用户之前的回答中使用的是XML处理,所以可能需要确认用户现在的文件类型。不过用户没有明确说明,但根据之前的回答,用户可能处理的是结构化的配置文件,如YAML或XML。 用户提到“nam部分”,可能是指标签名或属性名中包含“nam”的部分,例如<name>标签,或者类似name: value的结构。例如,在YAML中可能是键值对,如name: fish需要替换成name: shark。或者,在代码文件中,变量名包含nam的部分需要替换。 由于用户之前的问题是关于XML的替换,现在可能仍然是处理类似的结构化文件。但用户这次的问题更广泛,可能涉及不同类型的文件。因此,需要提供通用的方法,同时考虑结构化和非结构化的处理。 用户可能需要两种方法:一种是结构化处理(如XML、YAML),另一种是文本替换。例如,如果文件是XML,使用ElementTree或类似的库;如果是YAML,使用PyYAML;如果是普通文本,使用sed或Python的文本替换。 考虑到用户之前使用了Python和sed,可能更倾向于这些工具。因此,需要给出针对不同文件类型的替换方法。 此外,用户可能希望替换所有文件中出现的“nam部分”,例如,所有name标签的内容,或者变量名为nam开头的部分。需要明确替换的范围,但用户没有具体说明,所以需要提供多种情况下的解决方案。 可能的步骤包括: 1. 确定文件类型(XML、YAML、文本等)。 2. 根据文件类型选择合适的解析工具。 3. 编写脚本批量替换特定内容。 例如,如果用户处理的是YAML文件,类似引用[1]中的YOLOv8配置文件,那么需要使用PyYAML库来解析和修改。如果处理的是XML,继续使用ElementTree。如果是纯文本,使用sed或Python的文本替换。 现在用户的问题中的“nam部分”可能指YAML中的某个键,例如将所有的C2f替换为C2f_EMA,如引用[1]中的例子。因此,可能需要结构化的处理,而不是简单的文本替换,以避免误替换其他内容。 但用户的问题也可能只是简单的文本替换,例如将所有文件中出现的“nam_old”替换为“nam_new”。这时候使用文本替换方法即可。 需要综合用户的历史和当前问题,提供多种方法,并给出注意事项,比如备份文件、处理编码、避免误替换等。 因此,回答的结构可能包括: 1. 结构化方法(针对XML/YAML) 2. 文本替换方法(sed/Python) 3. 注意事项 同时,根据用户提供的引用[1],修改YAML配置文件可能需要特定的处理步骤,如解析YAML结构,定位到需要修改的键,替换值,然后写回文件。这可能需要在回答中提到,特别是如果用户处理的是YAML文件的话。 总结,用户的需求是批量替换文件中特定部分(nam相关)为同一值,可能的解决方案包括: - 对于结构化文件(XML/YAML):使用对应的解析库,精确修改节点内容。 - 对于非结构化文件:使用文本替换工具如sed或Python的字符串替换。 - 注意事项:备份、编码、特殊字符处理等。 需要确保回答覆盖这些情况,并提供示例代码,如Python处理YAML或XML,sed命令等。</think>### 分步解决方案:批量修改文件中的“nam部分”为固定值 --- #### **场景分析与工具选择** 1. **结构化数据(XML/YAML/JSON等)** - 使用解析库精准定位`nam`字段(如`<name>`标签、`name:`键值对) 2. **非结构化文本(任意文件类型)** - 使用文本替换工具直接替换所有匹配的字符串 3. **混合场景** - 若需排除注释或特定语法区块(如CDATA),优先选择结构化方法 --- #### **方法一:Python + 结构化解析(推荐)** **适用场景**:XML/YAML配置文件中需精准修改`name`字段 ```python import os import yaml # 安装:pip install pyyaml # YAML示例(参考YOLOv8配置文件修改逻辑[^1]) def modify_yaml_files(folder, old_name, new_name): for root, _, files in os.walk(folder): for file in files: if file.endswith((".yaml", ".yml")): path = os.path.join(root, file) with open(path, "r") as f: data = yaml.safe_load(f) # 递归遍历字典修改键值 def update_dict(d): for k, v in d.items(): if k == "name" and v == old_name: d[k] = new_name elif isinstance(v, dict): update_dict(v) elif isinstance(v, list): for item in v: if isinstance(item, dict): update_dict(item) update_dict(data) with open(path, "w") as f: yaml.dump(data, f, sort_keys=False) # XML示例(基于ElementTree) def modify_xml_files(folder, old_name, new_name): import xml.etree.ElementTree as ET for root, _, files in os.walk(folder): for file in files: if file.endswith(".xml"): path = os.path.join(root, file) tree = ET.parse(path) for elem in tree.iter(): if elem.tag == "name" and elem.text == old_name: elem.text = new_name tree.write(path, encoding="utf-8") # 示例:将所有YAML/XML中的"fish"替换为"shark" modify_yaml_files("configs/", "fish", "shark") modify_xml_files("annotations/", "fish", "shark") ``` --- #### **方法二:sed命令(快速全局替换)** **适用场景**:简单文本替换,无需处理结构化语法 ```bash # 替换所有文件中"name: old_value"为"name: new_value" # Linux/MacOS find ./target_folder -type f -exec sed -i 's/name: old_value/name: new_value/g' {} + # Windows(需安装Git Bash) find ./target_folder -type f -exec sed -i 's/name: old_value/name: new_value/g' {} + ``` --- #### **方法三:Python文本替换(通用性强)** **适用场景**:混合文件类型或不确定文件结构 ```python import os import re def batch_text_replace(folder, pattern, replacement): for root, _, files in os.walk(folder): for file in files: path = os.path.join(root, file) with open(path, "r+", encoding="utf-8") as f: content = f.read() # 使用正则表达式精准匹配(如"name: fish"或"<name>fish</name>") new_content = re.sub(pattern, replacement, content) f.seek(0) f.write(new_content) f.truncate() # 示例:替换所有文件中的"name: fish"或"<name>fish</name>" batch_text_replace("data/", r'(name:\s*|</?name>)\bfish\b', r'\1shark') ``` --- #### **关键注意事项** 1. **正则表达式优化** - 使用`\b`界定单词边界避免误替换(如`\bfish\b`不匹配`fishing`) 2. **编码兼容性** - 添加`errors="ignore"`参数处理特殊编码文件: `with open(path, "r+", encoding="utf-8", errors="ignore")` 3. **版本控制** - 结合Git实现自动化备份: ```bash find ./target_folder -type f -exec git add {} \; -exec git commit -m "Batch replace name fields" \; ``` --- ### 相关问题 1. **如何仅替换特定文件类型(如.txt)中的`nam`字段?** (提示:在`os.walk`循环中添加`if file.endswith(".txt")`过滤) 2. **替换时如何保留原始缩进格式?** (提示:结构化解析库(如`ruamel.yaml`)可保留格式) 3. **如何批量修改JSON文件中的嵌套`name`字段?** (提示:递归遍历JSON字典,类似YAML处理逻辑) 4. **如何统计替换操作影响的文件数量?** (提示:在Python脚本中添加计数器,输出最终结果)
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我在常规转录组分析中,已经把亲本和杂交种都比对到参考基因组了,生成了对应的bam文件。我要对所有的杂交种组合进行等位基因特异性表达(ASE)分析,鉴定出正常和处理条件下的ASE基因,严格按照这篇文献的方法。 9个亲本为:A632、C72、Dan340、J724、J92、Mo17、PH207、Ye478、Z58 7个杂交种为:A632_PH207、A632_Ye478、C72_Ye478、C72_Z58、Dan340_J724、Dan340_J92、Mo17_Ye478 1、我有比对好的亲本和杂交种的bam文件,存放在/public/home/xumiaoyun/wy/cxgg/rnaseq/4_hisat2_results文件夹下面,包括正常(文件名包括-C-)和盐碱处理后的(文件名包括-T-),分别有1~2个生物学重复,我的文件夹/public/home/xumiaoyun/wy/cxgg/rnaseq/4_hisat2_results内容如下: A632-C-1.Hisat_aln.sorted.bam A632-T-1.Hisat_aln.sorted.bam C72-C-1.Hisat_aln.sorted.bam C72_Ye478-T-2.Hisat_aln.sorted.bam Dan340_J724-C-1.Hisat_aln.sorted.bam Dan340_J92-T-1.Hisat_aln.sorted.bam J92-C-1.Hisat_aln.sorted.bam Mo17_Ye478-C-1.Hisat_aln.sorted.bam PH207-T-1.Hisat_aln.sorted.bam Z58-C-1.Hisat_aln.sorted.bam A632-C-2.Hisat_aln.sorted.bam A632-T-2.Hisat_aln.sorted.bam C72-T-1.Hisat_aln.sorted.bam C72_Z58-C-1.Hisat_aln.sorted.bam Dan340_J724-C-2.Hisat_aln.sorted.bam Dan340_J92-T-2.Hisat_aln.sorted.bam J92-T-1.Hisat_aln.sorted.bam Mo17_Ye478-C-2.Hisat_aln.sorted.bam PH207-T-2.Hisat_aln.sorted.bam Z58-C-2.Hisat_aln.sorted.bam A632_PH207-C-1.Hisat_aln.sorted.bam A632_Ye478-C-1.Hisat_aln.sorted.bam C72-T-2.Hisat_aln.sorted.bam C72_Z58-C-2.Hisat_aln.sorted.bam Dan340_J724-T-1.Hisat_aln.sorted.bam Dan340-T-1.Hisat_aln.sorted.bam Mo17-C-1.Hisat_aln.sorted.bam Mo17_Ye478-T-1.Hisat_aln.sorted.bam Ye478-C-1.Hisat_aln.sorted.bam Z58-T-1.Hisat_aln.sorted.bam A632_PH207-C-2.Hisat_aln.sorted.bam A632_Ye478-C-2.Hisat_aln.sorted.bam C72_Ye478-C-1.Hisat_aln.sorted.bam C72_Z58-T-1.Hisat_aln.sorted.bam Dan340_J724-T-2.Hisat_aln.sorted.bam J724-C-1.Hisat_aln.sorted.bam Mo17-C-2.Hisat_aln.sorted.bam Mo17_Ye478-T-2.Hisat_aln.sorted.bam Ye478-C-2.Hisat_aln.sorted.bam Z58-T-2.Hisat_aln.sorted.bam A632_PH207-T-1.Hisat_aln.sorted.bam A632_Ye478-T-1.Hisat_aln.sorted.bam C72_Ye478-C-2.Hisat_aln.sorted.bam C72_Z58-T-2.Hisat_aln.sorted.bam Dan340_J92-C-1.Hisat_aln.sorted.bam J724-T-1.Hisat_aln.sorted.bam Mo17-T-1.Hisat_aln.sorted.bam PH207-C-1.Hisat_aln.sorted.bam Ye478-T-1.Hisat_aln.sorted.bam A632_PH207-T-2.Hisat_aln.sorted.bam A632_Ye478-T-2.Hisat_aln.sorted.bam C72_Ye478-T-1.Hisat_aln.sorted.bam Dan340-C-1.Hisat_aln.sorted.bam Dan340_J92-C-2.Hisat_aln.sorted.bam J724-T-2.Hisat_aln.sorted.bam Mo17-T-2.Hisat_aln.sorted.bam PH207-C-2.Hisat_aln.sorted.bam Ye478-T-2.Hisat_aln.sorted.bam 2、参考的基因组文件路径为/public/home/xumiaoyun/wy/cxgg/rnaseq/maize_v5_data/Zm-B73-REFERENCE-NAM-5.0.fa,内容格式如下: >chr1 TCATGGCTATTTTCATAAAAAATGGGGGTTGTGTGGCCATTTATCATCGACTAGAGGCTCATAAACCTCACCCCACATAT GTTTCCTTGCCATAGATTACATTCTTGGATTTCTGGTGGAAACCATTTCTTGCTTAAAAACTCGTACGTGTTAGCCTTCG GTATTATTGAAAATGGTCATTCATGGCTATTTTTCGGCAAAATGGGGGTTGTGTGGCCATTGATCGTCGACCAGAGGCTC ATACACCTCACCCCACATATGTTTCCTTGTCGTAGATCACATTCTTGGATTTCTGGTGGAGACCATTTCTTGGTCAGAAA TCCGTAGGTGTTAGCCTTCGATATTATTGAAAATGGTCGTTCATGGCTATTTTCGACAAAAATGGGGGTTGTGTGGCCAT TGATCATCGACCAGAGGCTCATACACCTCACCCCACATATGTTTCCTTGCCATAGATCACATTCTTGGATTTCTGGTGGA GACCATTTCTTGGTCAAAAATCCGTAGGTGTTAGCCTTCGGTATTATTGTAAATGGTCATTCATGGCTATTTTCGACAAA AATGGGGGTTGTGTGGCCATTGATCATCGACCAGAGGCTCATACACCTCACCCCACATATGTTTCCTTGCCATAGATCAC ATTCTTGGATTTATGGTGGAGACCATTTCTTGGTCAAAAATCCGTAGGTGTTAGCCTTCGGTATTATTGTAAATGGTCAT 3、基因组GTF文件路径为/public/home/xumiaoyun/wy/cxgg/rnaseq/maize_v5_data/maize_v5.gtf,内容格式如下: chr1 NAM transcript 34617 40204 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010" chr1 NAM exon 34617 35318 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; chr1 NAM exon 36037 36174 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; chr1 NAM exon 36259 36504 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; chr1 NAM exon 36600 36713 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; chr1 NAM exon 36822 37004 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; chr1 NAM exon 37416 37633 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; chr1 NAM exon 38021 38482 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; chr1 NAM exon 38571 39618 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; chr1 NAM exon 39701 40204 . + . transcript_id "Zm00001eb000010_T001"; gene_id "Zm00001eb000010"; 请给我生成对应的shell分析脚本和R可视化脚本,要求简洁易懂,运行不报错,效率高且无误。 注意: 软件直接进行调用即可,无需加载; shell脚本要求运行效率高,批量运行,节约时间,输出R可视化所需的文件即可。 R可视化要求输出的基因list格式规范,输出的图片均为PDF发表级图片(无网格线)。 /public/home/xumiaoyun/wy/cxgg/rnaseq/maize_v5_data/Zm-B73-REFERENCE-NAM-5.0.fa.fai是基因组索引文件。 请新建并生成结果文件在/public/home/xumiaoyun/wy/cxgg/rnaseq/aseg_analysis/results中。

#include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<string.h> #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW -2 #define LIST_INIT_SIZE 100 //线性表存储空间的初始分配量 #define LISTINCREMENT 10 //线性表存储空间的分配增量 typedef int Status; typedef int ElemType; typedef struct //定义顺序表存储结构,与书上一致 { ElemType *elem; //存储空间基址,体现动态性 int length; //当前表的长度 int listsize; //当前分配的存储容量 }SqList; Status InitList_Sq(SqList &L) //对顺序表进行初始化, //这是在使用顺序表之前必须做的工作,否则顺序表没有存储空间无法进行操作 { //在此处书写代码 }//InitList_Sq Status Listinput(SqList &L) //预先输入4个值 { int i; for(i=0;i<4;i++) L.elem[i]=i*10+i; L.length=4; return OK; } Status print_List(SqList L) //打印顺序表元素 { for(int i=0;i<L.length;i++) //用循环从前往后依次打印顺序表中元素的值, printf("%4d",L.elem[i]); printf("\n"); return OK; } int Locate(SqList L,ElemType key) //按值查找,L为顺序表,key为待查找的关键字 { //在此处书写代码 } int main() { SqList L; int loc; ElemType nam; InitList_Sq(L); //初始化 Listinput(L); //预先输入几个值 loc=Locate(L,2); if(loc==-1) printf("未找到\n"); else printf("%d\n",loc); loc=Locate(L,22); if(loc==-1) printf("未找到\n"); else printf("%d\n",loc); return 0; } 这个代码的作用是编写函数实现顺序表的初始化和顺序查找。但是不完整请在上述在此处书写代码处补充完整

def gcd(a, b): while b: a, b = b, a % b return a # Other types of layers can go here (e.g., nn.Linear, etc.) def _init_weights(module, name, scheme=''): if isinstance(module, nn.Conv2d) or isinstance(module, nn.Conv3d): if scheme == 'normal': nn.init.normal_(module.weight, std=.02) if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) elif scheme == 'trunc_normal': trunc_normal_tf_(module.weight, std=.02) if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) elif scheme == 'xavier_normal': nn.init.xavier_normal_(module.weight) if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) elif scheme == 'kaiming_normal': nn.init.kaiming_normal_(module.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) else: # efficientnet like fan_out = module.kernel_size[0] * module.kernel_size[1] * module.out_channels fan_out //= module.groups nn.init.normal_(module.weight, 0, math.sqrt(2.0 / fan_out)) if module.bias is not None: nn.init.zeros_(module.bias) elif isinstance(module, nn.BatchNorm2d) or isinstance(module, nn.BatchNorm3d): nn.init.constant_(module.weight, 1) nn.init.constant_(module.bias, 0) elif isinstance(module, nn.LayerNorm): nn.init.constant_(module.weight, 1) nn.init.constant_(module.bias, 0) def act_layer(act, inplace=False, neg_slope=0.2, n_prelu=1): # activation layer act = act.lower() if act == 'relu': layer = nn.ReLU(inplace) elif act == 'relu6': layer = nn.ReLU6(inplace) elif act == 'leakyrelu': layer = nn.LeakyReLU(neg_slope, inplace) elif act == 'prelu': layer = nn.PReLU(num_parameters=n_prelu, init=neg_slope) elif act == 'gelu': layer = nn.GELU() elif act == 'hswish': layer = nn.Hardswish(inplace) else: raise NotImplementedError('activation layer [%s] is not found' % act) return layer def channel_shuffle(x, groups): batchsize, num_channels, height, width = x.data.size() channels_per_group = num_channels // groups # reshape x = x.view(batchsize, groups, channels_per_group, height, width) x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous() # flatten x = x.view(batchsize, -1, height, width) return x # Multi-scale depth-wise convolution (MSDC) class MSDC(nn.Module): def __init__(self, in_channels, kernel_sizes, stride, activation='relu6', dw_parallel=True): super(MSDC, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.kernel_sizes = kernel_sizes self.activation = activation self.dw_parallel = dw_parallel self.dwconvs = nn.ModuleList([ nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channels, self.in_channels, kernel_size, stride, kernel_size // 2, groups=self.in_channels, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.in_channels), act_layer(self.activation, inplace=True) ) for kernel_size in self.kernel_sizes ]) self.init_weights('normal') def init_weights(self, scheme=''): named_apply(partial(_init_weights, scheme=scheme), self) def forward(self, x): # Apply the convolution layers in a loop outputs = [] for dwconv in self.dwconvs: dw_out = dwconv(x) outputs.append(dw_out) if self.dw_parallel == False: x = x + dw_out # You can return outputs based on what you intend to do with them return outputs class MSCB(nn.Module): """ Multi-scale convolution block (MSCB) """ def __init__(self, in_channels, out_channels, shortcut=False, stride=1, kernel_sizes=[1, 3, 5], expansion_factor=2, dw_parallel=True, activation='relu6'): super(MSCB, self).__init__() add = shortcut self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.stride = stride self.kernel_sizes = kernel_sizes self.expansion_factor = expansion_factor self.dw_parallel = dw_parallel self.add = add self.activation = activation self.n_scales = len(self.kernel_sizes) # check stride value assert self.stride in [1, 2] # Skip connection if stride is 1 self.use_skip_connection = True if self.stride == 1 else False # expansion factor self.ex_channels = int(self.in_channels * self.expansion_factor) self.pconv1 = nn.Sequential( # pointwise convolution nn.Conv2d(self.in_channels, self.ex_channels, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.ex_channels), act_layer(self.activation, inplace=True) ) self.msdc = MSDC(self.ex_channels, self.kernel_sizes, self.stride, self.activation, dw_parallel=self.dw_parallel) if self.add == True: self.combined_channels = self.ex_channels * 1 else: self.combined_channels = self.ex_channels * self.n_scales self.pconv2 = nn.Sequential( # pointwise convolution nn.Conv2d(self.combined_channels, self.out_channels, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.out_channels), ) if self.use_skip_connection and (self.in_channels != self.out_channels): self.conv1x1 = nn.Conv2d(self.in_channels, self.out_channels, 1, 1, 0, bias=False) self.init_weights('normal') def init_weights(self, scheme=''): named_apply(partial(_init_weights, scheme=scheme), self) def forward(self, x): pout1 = self.pconv1(x) msdc_outs = self.msdc(pout1) if self.add == True: dout = 0 for dwout in msdc_outs: dout = dout + dwout else: dout = torch.cat(msdc_outs, dim=1) dout = channel_shuffle(dout, gcd(self.combined_channels, self.out_channels)) out = self.pconv2(dout) if self.use_skip_connection: if self.in_channels != self.out_channels: x = self.conv1x1(x) return x + out else: return out def autopad(k, p=None, d=1): # kernel, padding, dilation """Pad to 'same' shape outputs.""" if d > 1: k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # actual kernel-size if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-pad return p class Conv(nn.Module): """Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).""" default_act = nn.SiLU() # default activation def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): """Initialize Conv layer with given arguments including activation.""" super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.""" return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): """Perform transposed convolution of 2D data.""" return self.act(self.conv(x)) import torch from torch import nn from ultralytics.nn.modules.conv import Conv from torch.nn import functional as F class Channel_Att(nn.Module): def __init__(self, channels, t=16): super(Channel_Att, self).__init__() self.channels = channels self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.channels, affine=True) def forward(self, x): residual = x x = self.bn2(x) weight_bn = self.bn2.weight.data.abs() / torch.sum(self.bn2.weight.data.abs()) x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous() x = torch.sigmoid(x) * residual # return x class NAMAttention(nn.Module): def __init__(self, channels, shape, out_channels=None, no_spatial=True): super(NAMAttention, self).__init__() self.Channel_Att = Channel_Att(channels) def forward(self, x): x_out1 = self.Channel_Att(x) return x_out1 根据这些代码,参考Conv的结构,创建一个名为MSConv的模块,输入分为两个分支,第一个是MSDC模块到BatchNorm2d到SiLU,另一个是NAM注意力,注意力机制与其他三个模块并行,最后将SiLU的输出与NAM的输出合并为最终的输出。请编辑代码实现这个思路。注意NAM注意力机制的参数问题

error #5082: Syntax error, found END-OF-STATEMENT when expecting one of: ( <IDENTIFIER> <CHAR_CON_KIND_PARAM> <CHAR_NAM_KIND_PARAM> <CHARACTER_CONSTANT> <INTEGER_CONSTANT> ... Compilation Aborted (code 1) Compilation Aborted (code 1) error #5082: Syntax error, found '.' when expecting one of: <IDENTIFIER> TYPE MODULE ELEMENTAL IMPURE NON_RECURSIVE PURE RECURSIVE FUNCTION ... error #5082: Syntax error, found '.' when expecting one of: <IDENTIFIER> TYPE MODULE ELEMENTAL IMPURE NON_RECURSIVE PURE RECURSIVE FUNCTION ... error #5082: Syntax error, found END-OF-STATEMENT when expecting one of: ( <IDENTIFIER> <CHAR_CON_KIND_PARAM> <CHAR_NAM_KIND_PARAM> <CHARACTER_CONSTANT> <INTEGER_CONSTANT> ...修改程序program plume_diffusion_implicit_full implicit none ! 模拟参数 integer, parameter :: Nr = 6001 ! 空间网格数 (0-3000m, dr=0.5m) real, parameter :: R_max = 3000.0 ! 计算域半径 [m] real, parameter :: dr = R_max/(Nr-1) ! 空间步长 [m] real, parameter :: t_end = 600.0 ! 总模拟时间 [s] real, parameter :: b = 1.75 ! 扩散系数参数 [m/s] real, parameter :: R_i = 10 ! 初始羽流半径 [m] real, parameter :: dt = 1.0 ! 时间步长 [s] ! 喷口参数 real, parameter :: T = 1000.0 ! 温度 [K] real, parameter :: Pe = 50000.0 ! 压力 [Pa] real, parameter :: k_boltz = 1.380649e-23 ! 玻尔兹曼常数 [J/K] ! 组分摩尔分数(保证和为1) real, parameter :: xCO2 = 0.16, xCO = 0.15, xH2O = 0.22, xN2 = 0.35, xO2 = 0.12 ! 摩尔质量参数(kg/mol) real, parameter :: M_CO2 = 44.01e-3 ! CO2 摩尔质量 real, parameter :: M_CO = 28.01e-3 ! CO 摩尔质量 real, parameter :: M_H2O = 18.02e-3 ! H2O 摩尔质量 real, parameter :: M_N2 = 28.02e-3 ! N2 摩尔质量 real, parameter :: M_O2 = 32.00e-3 ! O2 摩尔质量 real, parameter :: NA = 6.02214076e23 ! 阿伏伽德罗常数 ! 大气背景摩尔分数 real, parameter :: c_atm_CO2 = 4.2e-4 ! 大气CO2 real, parameter :: c_atm_CO = 1.0e-6 ! 大气CO real, parameter :: c_atm_H2O = 1.0e-2 ! 大气H2O(示例值,可变) real, parameter :: c_atm_N2 = 0.7808 ! 大气N2 real, parameter :: c_atm_O2 = 0.2095 ! 大气O2 ! 变量定义 real :: time real :: nCO2(0:Nr-1), nCO(0:Nr-1), nH2O(0:Nr-1), nN2(0:Nr-1), nO2(0:Nr-1) ! 数密度 real :: nCO2_new(0:Nr-1), nCO_new(0:Nr-1), nH2O_new(0:Nr-1), & nN2_new(0:Nr-1), nO2_new(0:Nr-1) ! 新时间步数密度 real :: K_yy, total_density, r_pos real :: initial_mass_CO2, initial_mass_CO, initial_mass_H2O, & initial_mass_N2, initial_mass_O2 real :: current_mass_CO2, current_mass_CO, current_mass_H2O, & current_mass_N2, current_mass_O2 integer :: i, k, n_steps, output_interval ! 三对角矩阵变量 real :: a(Nr), b_diag(Nr), c(Nr), d(Nr) ! 矩阵系数 real :: cp(Nr), dp(Nr) ! Thomas算法变量 ! 初始化 total_density = Pe / (k_boltz * T) ! 总分子数密度 [m⁻³] initial_mass_CO2 = 0.0 initial_mass_CO = 0.0 initial_mass_H2O = 0.0 initial_mass_N2 = 0.0 initial_mass_O2 = 0.0 do i = 0, Nr-1 r_pos = i * dr if (r_pos <= R_i) then nCO2(i) = xCO2 * total_density nCO(i) = xCO * total_density nH2O(i) = xH2O * total_density ! H2O初始化 nN2(i) = xN2 * total_density nO2(i) = xO2 * total_density if (i == 0) then initial_mass_CO2 = initial_mass_CO2 + nCO2(i) * 0.5 * dr * r_pos initial_mass_CO = initial_mass_CO + nCO(i) * 0.5 * dr * r_pos initial_mass_H2O = initial_mass_H2O + nH2O(i) * 0.5 * dr * r_pos ! H2O质量积分 initial_mass_N2 = initial_mass_N2 + nN2(i) * 0.5 * dr * r_pos initial_mass_O2 = initial_mass_O2 + nO2(i) * 0.5 * dr * r_pos else initial_mass_CO2 = initial_mass_CO2 + nCO2(i) * dr * r_pos initial_mass_CO = initial_mass_CO + nCO(i) * dr * r_pos initial_mass_H2O = initial_mass_H2O + nH2O(i) * dr * r_pos ! H2O质量积分 initial_mass_N2 = initial_mass_N2 + nN2(i) * dr * r_pos initial_mass_O2 = initial_mass_O2 + nO2(i) * dr * r_pos end if else nCO2(i) = 0.0 nCO(i) = 0.0 nH2O(i) = 0.0 ! H2O超出区域为0 nN2(i) = 0.0 nO2(i) = 0.0 end if end do ! 转换为总质量 initial_mass_CO2 = initial_mass_CO2 * 2 * 3.1415926535 initial_mass_CO = initial_mass_CO * 2 * 3.1415926535 initial_mass_H2O = initial_mass_H2O * 2 * 3.1415926535 ! H2O总质量 initial_mass_N2 = initial_mass_N2 * 2 * 3.1415926535 initial_mass_O2 = initial_mass_O2 * 2 * 3.1415926535 ! 计算时间步数 n_steps = nint(t_end / dt) output_interval = nint(20.0 / dt) ! 输出间隔 ! 打开输出文件(补充H2O列) open(unit=10, file='centerline_concentration.csv', status='replace') write(10, *) 'Time(s),CO2_conc(kg/m³),CO_conc(kg/m³),H2O_conc(kg/m³),N2_conc(kg/m³),O2_conc(kg/m³)' write(10, '(F10.2,5(",",ES12.5))') 0.0, & nCO2(0)*M_CO2/NA, nCO(0)*M_CO/NA, nH2O(0)*M_H2O/NA, & nN2(0)*M_N2/NA, nO2(0)*M_O2/NA open(unit=11, file='radial_profile_600s.csv', status='replace') write(11, *) 'Radius(m),CO2_conc(kg/m³),CO_conc(kg/m³),H2O_conc(kg/m³),N2_conc(kg/m³),O2_conc(kg/m³)' open(unit=12, file='mass_conservation.csv', status='replace') write(12, *) 'Time(s),CO2_remaining(%),CO_remaining(%),H2O_remaining(%),N2_remaining(%),O2_remaining(%)' ! 时间推进循环 time = 0.0 do k = 1, n_steps time = k * dt ! 计算扩散系数 K_yy = b * (R_i + 2.0 * b * time) ! 求解扩散方程(补充H2O) call solve_diffusion_equation(nCO2, nCO2_new, K_yy, dr, dt, Nr, c_atm_CO2*total_density) call solve_diffusion_equation(nCO, nCO_new, K_yy, dr, dt, Nr, c_atm_CO*total_density) call solve_diffusion_equation(nH2O, nH2O_new, K_yy, dr, dt, Nr, c_atm_H2O*total_density) ! H2O求解 call solve_diffusion_equation(nN2, nN2_new, K_yy, dr, dt, Nr, c_atm_N2*total_density) call solve_diffusion_equation(nO2, nO2_new, K_yy, dr, dt, Nr, c_atm_O2*total_density) ! 更新浓度场 nCO2 = nCO2_new nCO = nCO_new nH2O = nH2O_new ! H2O更新 nN2 = nN2_new nO2 = nO2_new ! 计算当前总质量(补充H2O) current_mass_CO2 = 0.0 current_mass_CO = 0.0 current_mass_H2O = 0.0 ! H2O当前质量 current_mass_N2 = 0.0 current_mass_O2 = 0.0 do i = 0, Nr-1 r_pos = i * dr if (i == 0) then current_mass_CO2 = current_mass_CO2 + nCO2(i) * 0.5 * dr * r_pos current_mass_CO = current_mass_CO + nCO(i) * 0.5 * dr * r_pos current_mass_H2O = current_mass_H2O + nH2O(i) * 0.5 * dr * r_pos ! H2O质量积分 current_mass_N2 = current_mass_N2 + nN2(i) * 0.5 * dr * r_pos current_mass_O2 = current_mass_O2 + nO2(i) * 0.5 * dr * r_pos else current_mass_CO2 = current_mass_CO2 + nCO2(i) * dr * r_pos current_mass_CO = current_mass_CO + nCO(i) * dr * r_pos current_mass_H2O = current_mass_H2O + nH2O(i) * dr * r_pos ! H2O质量积分 current_mass_N2 = current_mass_N2 + nN2(i) * dr * r_pos current_mass_O2 = current_mass_O2 + nO2(i) * dr * r_pos end if end do current_mass_CO2 = current_mass_CO2 * 2 * 3.1415926535 current_mass_CO = current_mass_CO * 2 * 3.1415926535 current_mass_H2O = current_mass_H2O * 2 * 3.1415926535 ! H2O总质量 current_mass_N2 = current_mass_N2 * 2 * 3.1415926535 current_mass_O2 = current_mass_O2 * 2 * 3.1415926535 ! 输出结果(补充H2O) ! 修改了条件判断语法,使用 .AND. 代替 &&,并正确处理 mod 函数 if (mod(k, output_interval) == 0 .OR. k == n_steps) then write(10, '(F10.2,5(",",ES12.5))') time, & nCO2(0)*M_CO2/NA, nCO(0)*M_CO/NA, nH2O(0)*M_H2O/NA, & nN2(0)*M_N2/NA, nO2(0)*M_O2/NA write(12, '(F10.2,5(",",F10.6))') time, & 100.0 * current_mass_CO2 / initial_mass_CO2, & 100.0 * current_mass_CO / initial_mass_CO, & 100.0 * current_mass_H2O / initial_mass_H2O, ! H2O质量守恒 100.0 * current_mass_N2 / initial_mass_N2, & 100.0 * current_mass_O2 / initial_mass_O2 end if end do ! 输出径向分布(补充H2O) do i = 0, Nr-1 write(11, '(F10.2,5(",",ES12.5))') i*dr, & nCO2(i)*M_CO2/NA, nCO(i)*M_CO/NA, nH2O(i)*M_H2O/NA, & nN2(i)*M_N2/NA, nO2(i)*M_O2/NA end do ! 关闭文件 close(10) close(11) close(12) ! 打印最终结果(补充H2O) print *, '隐式格式模拟完成!' print *, '最终时间:', time, '秒' print *, '中心线浓度(kg/m³):' print *, 'CO2:', nCO2(0)*M_CO2/NA print *, 'CO :', nCO(0)*M_CO/NA print *, 'H2O:', nH2O(0)*M_H2O/NA ! H2O浓度 print *, 'N2 :', nN2(0)*M_N2/NA print *, 'O2 :', nO2(0)*M_O2/NA contains subroutine solve_diffusion_equation(n_old, n_new, K_yy, dr, dt, n_points, n_atm) implicit none real, intent(in) :: n_old(0:n_points-1) real, intent(out) :: n_new(0:n_points-1) real, intent(in) :: K_yy, dr, dt, n_atm ! 大气背景数密度 integer, intent(in) :: n_points real :: r_pos, alpha, beta, gamma, m ! 声明m变量 integer :: i ! 构建三对角矩阵 do i = 0, n_points-1 r_pos = i * dr if (i == 0) then ! 中心点处理 a(i+1) = 0.0 b_diag(i+1) = 1.0 + 4.0 * K_yy * dt / dr**2 c(i+1) = -4.0 * K_yy * dt / dr**2 d(i+1) = n_old(i) else if (i == n_points-1) then ! 远场边界设为大气背景值 a(i+1) = 0.0 b_diag(i+1) = 1.0 c(i+1) = 0.0 d(i+1) = n_atm ! 直接赋值为背景数密度 else alpha = K_yy * dt / dr**2 - K_yy * dt / (2.0 * r_pos * dr) beta = 1.0 + 2.0 * K_yy * dt / dr**2 gamma = K_yy * dt / dr**2 + K_yy * dt / (2.0 * r_pos * dr) a(i+1) = -alpha ! 下对角线 b_diag(i+1) = beta ! 主对角线 c(i+1) = -gamma ! 上对角线 d(i+1) = n_old(i) ! 右端项 end if end do ! Thomas算法求解三对角矩阵 cp(1) = c(1) / b_diag(1) dp(1) = d(1) / b_diag(1) do i = 2, n_points m = b_diag(i) - a(i) * cp(i-1) cp(i) = c(i) / m dp(i) = (d(i) - a(i) * dp(i-1)) / m end do n_new(n_points-1) = dp(n_points) do i = n_points-1, 1, -1 n_new(i-1) = dp(i) - cp(i) * n_new(i) end do end subroutine solve_diffusion_equation end program plume_diffusion_implicit_full

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