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  2. dictionary
  3. 为 JavaScript 字典分配动态值

为 JavaScript 字典分配动态值

BigBen 2月前
100 0

我需要将动态值分配给 JavaScript 字典以用于 echarts，但是在将动态值分配给字典时，它显示的行为与分配 s 相比有所不同......

我需要将动态值分配给 JavaScript 字典以用于 echarts，但是当将动态值分配给字典时，它显示的行为与分配静态值不同。

分配静态值时： 

     response = {
            "stacks": {"5G_L2": [{"Open": "43"},{"Close": "24"}],
                       "5G_L3": [{"Open": "12"},{"Close": "2"}]
                      }
                  };

调试窗口显示如下：

enter image description here

而当动态分配值时，如下所示： 

            var datastck=[];
            var serverdata = '{{ barCdata | tojson }}';
            resPbar = $.parseJSON(serverdata);

            $.each(resPbar, function (i, item) {
              var di={};
              di[item.Team]=[{"Open": item.Open},{"Close": item.Close}];
              datastck.push(di);
            });

            
          response = {
            "stacks": datastck
                  };

调试窗口如下：

enter image description here

它添加了一个额外的数组层。我需要有静态分配结构来支持 echarts，请有人提供建议？

提前致谢。

帖子版权声明 1、本帖标题：为 JavaScript 字典分配动态值
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  • 引用 20楼

    我编写了一个函数来获取验证准确性def 评估（loader，model，device）：model.eval（）model.to（device）correct = 0 total = len（loader.dataset）for data in loader...

    我编写了一个函数来获取验证准确率 

    def evaluation(loader, model, device):
    model.eval()
    model.to(device)
    correct = 0
    total = len(loader.dataset)
    for data in loader:
        with torch.no_grad():
            inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
            pred = model(inputs)
            pred = pred.argmax(dim=1)
        correct += pred.eq(labels).sum().item()
 
    acc = correct / total
    return acc

    但当我测试它时，我发现 for 循环被跳过了。为什么？我的加载器和数据集在这张图中，请 在此处输入图片说明

    数据加载器代码： 

       data_list = list(range(0, len(dataset)))
    val_list = random.sample(data_list, int(len(dataset) * val_split))
    trainset = [dataset[i] for i in data_list if i not in val_list]
    valset = [dataset[i] for i in data_list if i in val_list]

    # Weighed Sampling
    if weighted_sampling:
        label_count = Counter([int(data[1]) for data in dataset])
        weights = [100 / label_count[int(data[1])] for data in trainset]
        sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=len(trainset), replacement=True)
        train_loader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, sampler=sampler, drop_last=True)
    else:
        train_loader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=False, drop_last=True)

    val_loader = DataLoader(valset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)

    我尝试检查我的数据集和数据加载器，但没有发现任何错误。我期待原因，谢谢

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