2. 【单选】关于以下代码输出结果说法正确的是（ ） color_dict = {'红色':'red','黑色':'black'} def fun(test_dict): print('test_dict',id(test_dict)) test_dict.update({'蓝色':'blue'}) print('test_dict1',id(test_dict)) print(test_dict) fun(color_dict) 两个id相同，print(test_dict)为{'红色': 'red', '黑色': 'black', '蓝色': 'blue'} 两个id不同，print(test_dict)为{'红色': 'red', '黑色': 'black', '蓝色': 'blue'} 两个id不同，print(test_dict)为{'红色': 'red', '黑色': 'black'} 两个id相同，print(test_dict)为{'红色': 'red', '黑色': 'black'}

选项中说法正确的是：两个id相同，print(test_dict)为{'红色': 'red', '黑色': 'black', '蓝色': 'blue'}。函数fun中的参数test_dict是一个字典类型，当调用fun(color_dict)时，将color_dict作为参数传递给test_dict。由于Python中的字典是可变对象，所以在fun函数中对test_dict进行的修改也会影响到color_dict。因此，两个id相同，并且print(test_dict)为{'红色': 'red', '黑色': 'black', '蓝色': 'blue'}。

相关问题

color_dict = {1: "red", 2: "green", 3: "blue"}除了红绿蓝还有哪些颜色可以选择

除了红、绿、蓝以外，还可以选择很多其他颜色，例如：

- 黑色：'black'
- 紫色：'purple'
- 粉色：'pink'
- 橙色：'orange'
- 灰色：'gray'
- 青色：'cyan'
- 黄色：'yellow'
- 棕色：'brown'
- 白色：'white'

此外，还可以使用 RGB 数值来自定义颜色，例如：

color_dict = {1: (0.5, 0.5, 0.5), 2: (0.2, 0.8, 0.2), 3: (0.1, 0.2, 0.8)}

这样就可以将每种类别的颜色设置为不同的 RGB 数值了。需要注意的是，RGB 数值的范围是 0 到 1 之间。

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。