举一个input函数输入的例子
时间: 2024-03-25 18:36:36 浏览: 20
好的,下面是一个使用 `input()` 函数获取用户输入的例子:
```python
name = input("请输入您的姓名:")
print("您好," + name + "!欢迎来到 Python 的世界。")
```
在上面的例子中,我们使用 `input()` 函数获取用户输入的姓名,然后使用 `print()` 函数输出欢迎信息。
当运行上面的代码时,程序会在控制台上输出提示信息 `请输入您的姓名:`,等待用户输入。用户输入姓名后,按下回车键,程序会将输入的内容赋值给变量 `name`,然后输出欢迎信息。
需要注意的是,`input()` 函数获取的用户输入是一个字符串类型的数据,如果需要对输入进行计算或者其他操作,需要先将其转换成对应的数据类型。例如,如果要将用户输入的年龄转换成整型数据进行计算,可以使用以下代码:
```python
age = int(input("请输入您的年龄:"))
print("您的年龄是:" + str(age))
```
上面的代码中,我们使用 `int()` 函数将用户输入的年龄转换成整型数据,然后使用 `str()` 函数将其转换为字符串类型,以便输出。
相关问题
举一个使用torchsummary中summary函数的例子
好的,下面是一个使用torchsummary中summary函数的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)
self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(4 * 4 * 128, 1024)
self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)
self.dropout1 = nn.Dropout2d(p=0.5)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.bn2(x)
x = self.relu2(x)
x = self.pool2(x)
x = self.conv3(x)
x = self.bn3(x)
x = self.relu3(x)
x = self.pool3(x)
x = x.view(-1, 4 * 4 * 128)
x = self.fc1(x)
x = self.relu4(x)
x = self.dropout1(x)
x = self.fc2(x)
return x
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = Net().to(device)
summary(model, input_size=(3, 32, 32))
```
在这个例子中,我们定义了一个名为Net的类,它继承了nn.Module类,并实现了一个卷积神经网络。我们使用torchsummary中的summary函数来打印网络的结构和参数数量。在调用summary函数时,我们将模型和输入的大小作为参数传递给它。运行程序后,我们可以看到输出的结构和参数数量,如下所示:
```
----------------------------------------------------------------
Layer (type) Output Shape Param #
================================================================
Conv2d-1 [-1, 32, 32, 32] 896
BatchNorm2d-2 [-1, 32, 32, 32] 64
ReLU-3 [-1, 32, 32, 32] 0
MaxPool2d-4 [-1, 32, 16, 16] 0
Conv2d-5 [-1, 64, 16, 16] 18,496
BatchNorm2d-6 [-1, 64, 16, 16] 128
ReLU-7 [-1, 64, 16, 16] 0
MaxPool2d-8 [-1, 64, 8, 8] 0
Conv2d-9 [-1, 128, 8, 8] 73,856
BatchNorm2d-10 [-1, 128, 8, 8] 256
ReLU-11 [-1, 128, 8, 8] 0
MaxPool2d-12 [-1, 128, 4, 4] 0
Linear-13 [-1, 1024] 2,097,152
ReLU-14 [-1, 1024] 0
Dropout2d-15 [-1, 1024] 0
Linear-16 [-1, 10] 10,250
================================================================
Total params: 2,200,098
Trainable params: 2,200,098
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
```
写一个js的 input 防抖函数
当用户在输入框中连续输入时,可以使用防抖函数来避免频繁触发事件。下面是一个简单的实现示例```javascript
function debounce(func, delay) {
letId;
return function (...args) {
clearTimeout(timerId);
timerId = setTimeout(() => {
func.apply(this, args);
}, delay);
};
}
```
这个防抖函数接受两个参数:`func` 是要执行的函数,`delay` 是延迟时间(毫秒)。它返回一个新的函数,在延迟时间内只会执行一次 `func` 函数。
你可以将该函数应用于输入框的事件处理程序,如下所示:
```javascript
const inputElement = document.querySelector('input');
inputElement.addEventListener('input', debounce(handleInput, 300));
function handleInput(event) {
// 处理输入事件的逻辑
}
```
在这个例子中,`handleInput` 函数将会在用户输入完成后的 300 毫秒内只执行一次。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)