tracker.save(）

tracker.save()是Rasa框架中的一个方法，用于将对话跟踪器（tracker）保存到持久化存储中。对话跟踪器是一个对象，用于存储与用户的对话交互信息，包括用户的消息、机器人的响应、槽位值等。

当调用tracker.save()时，当前的对话跟踪器状态将被保存到持久化存储中，以便在后续的对话中可以恢复该状态。这样可以确保在对话中断或重新开始时，能够保留之前的对话历史和状态。

具体的保存方式取决于你在Rasa配置文件中所配置的持久化存储方式，可以是数据库、文件系统或其他支持的存储方式。你可以根据自己的需求选择适合的存储方式。

相关问题

解释代码 def run(self, cpn_input, retry: bool = True): self.task_version_id = cpn_input.task_version_id self.tracker = cpn_input.tracker self.checkpoint_manager = cpn_input.checkpoint_manager deserialize_models(cpn_input.models) # retry if ( retry and hasattr(self, '_retry') and callable(self._retry) and self.checkpoint_manager is not None and self.checkpoint_manager.latest_checkpoint is not None ): self._retry(cpn_input=cpn_input) # normal else: self._run(cpn_input=cpn_input) return ComponentOutput(self.save_data(), self._export(), self.save_cache())

这段代码是一个类的方法 `run` 的实现。以下是对代码的解释：

- `def run(self, cpn_input, retry: bool = True):` 定义了一个方法 `run`，它接受两个参数 `cpn_input` 和 `retry`（默认为 `True`）。
- `self.task_version_id = cpn_input.task_version_id` 将 `cpn_input` 的 `task_version_id` 赋值给当前实例的 `task_version_id` 属性。
- `self.tracker = cpn_input.tracker` 将 `cpn_input` 的 `tracker` 赋值给当前实例的 `tracker` 属性。
- `self.checkpoint_manager = cpn_input.checkpoint_manager` 将 `cpn_input` 的 `checkpoint_manager` 赋值给当前实例的 `checkpoint_manager` 属性。
- `deserialize_models(cpn_input.models)` 调用 `deserialize_models` 函数并传入 `cpn_input.models` 参数，用于反序列化模型。

接下来是一个条件语句，判断是否需要进行重试操作：

- `retry` 为真
- 当前实例具有 `_retry` 方法
- `_retry` 是可调用的（即为函数）
- `checkpoint_manager` 不为空且具有最新的检查点

如果满足以上条件，将调用 `_retry` 方法，传入 `cpn_input` 参数进行重试操作。否则，将调用 `_run` 方法，传入 `cpn_input` 参数进行正常操作。

最后，返回一个包含三个值的 `ComponentOutput` 对象，分别是通过 `save_data` 方法保存的数据、通过 `_export` 方法导出的结果，以及通过 `save_cache` 方法保存的缓存数据。

def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser

这是一个 Python 脚本，通过 argparse 模块来接收命令行参数。这个脚本的作用是进行政治家在日本电视节目中的人脸检测和分类。其中包含了一些重要的配置变量，比如数据集名称、模式名称、检测器名称、重识别模型名称等等。此外，还有一些路径信息和跟踪器特有的配置变量，比如最大 IOU 阈值、窗口大小、帧速率等等。最后，还有一些标志用于控制程序的行为，比如是否保存特征向量、是否添加 IOU 距离等等。