机器学习 · 类

残差块

残差连接块，用于深度残差网络。参数: 输入通道: 输入特征通道数输出通道: 输出特征通道数

调用签名(输入通道: 'int', 输出通道: 'int')

残ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 残差块
设 结果 = 机器学习.残差块(
    输入通道=[1, 2, 3, 4],  # 必填；CAN 总线通道名,如 can0 / vcan0
    输出通道=[1, 2, 3, 4],  # 必填；CAN 总线通道名,如 can0 / vcan0
)
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可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

2 个参数

参数类型 / 传入方式说明

输入通道可选 · 默认无

int位置参数或字段名=值

CAN 总线通道名,如 can0 / vcan0。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '输入通道';检查调用是否漏了这行

输出通道可选 · 默认无

int位置参数或字段名=值

CAN 总线通道名,如 can0 / vcan0。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '输出通道';检查调用是否漏了这行

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 完整案例：按字段调用 残差块
设 结果 = 机器学习.残差块(
    输入通道=[1, 2, 3, 4],  # 必填；CAN 总线通道名,如 can0 / vcan0
    输出通道=[1, 2, 3, 4],  # 必填；CAN 总线通道名,如 can0 / vcan0
)
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# 进阶组合:残差块 配合 机器学习 业务流使用
设 模型 = 机器学习.训练线性回归([[1], [2], [3]], [2, 4, 6])
设 结果 = 机器学习.残差块(
    输入通道=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    输出通道=[1, 2, 3, 4],  # 必填
)
设 结果 = 机器学习.预测(模型, [[4]])
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# 错误排查:覆盖 2 个必填参数

## 参数 1: 输入通道
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.残差块()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.残差块(输入通道=[1, 2, 3, 4])

## 参数 2: 输出通道
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.残差块()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.残差块(输出通道=[1, 2, 3, 4])
打印(结果)