程序PT010.py中函数fun()的功能是，计算字符串s中所有偶数的和。请在指定位置编写程序代码，使程序能输出正确结果。程序运行结果如下： 输入系列整数(空格分隔)：12 13 14 15 16 输出：偶数和=42

可以在函数fun()中使用如下代码实现：

def fun(s):
    nums = list(map(int, s.split()))  # 将字符串转换为整数列表
    even_nums = [x for x in nums if x % 2 == 0]  # 筛选出所有偶数
    even_sum = sum(even_nums)  # 计算所有偶数的和
    print(f"偶数和={even_sum}")  # 输出结果

其中，map函数用于将字符串s中的数字转换为整数，split函数用于将字符串按照空格进行分割。然后使用列表推导式筛选出所有偶数，并使用sum函数计算所有偶数的和。最后使用print函数输出结果。

相关问题

yolov5中训练出来的best.pt在detect.py中的效果为什么不如原本的yolov5s.pt

可能存在以下原因：

1. 训练数据集的差异：yolov5s.pt是使用COCO数据集进行训练的，而您自己训练的模型可能是使用其他数据集进行训练的，这可能导致模型在某些情况下表现不如yolov5s.pt。

2. 训练超参数的不同：训练模型时采用的超参数可能与yolov5s.pt不同，这也会影响模型的性能。

3. 训练时长的不同：yolov5s.pt是通过长时间的训练得到的，而您自己训练的模型可能训练时间较短，这可能导致模型性能的差异。

4. 模型结构的修改：您可能对yolov5的网络结构进行了修改，这也会影响模型性能。

综上所述，您可以尝试调整训练数据集、超参数、训练时长等因素，来提高自己训练的模型的性能，或者使用yolov5s.pt来进行目标检测。

yolov7中如何在训练前手动通过autoanchor.py计算自己数据集的锚框

在 YOLOv7 中，可以通过运行 `python models/yolo.py --data [path/to/data.yaml] --cfg [path/to/yolov7.cfg] --img [img_size] --batch [batch_size] --weights [path/to/weights.pt] --device [device] --autoanchor` 命令来运行 `autoanchor.py` 脚本计算自己数据集的锚框。

在运行此命令之前，需要创建一个数据集配置文件 `data.yaml`，其中包含数据集的相关信息，例如类别数、训练集和验证集的路径等。然后需要准备一个 YOLOv7 的配置文件 `yolov7.cfg`，其中定义了网络的结构和超参数。可以从 YOLOv7 仓库中的 `models/yolov7.yaml` 文件中获取样例配置文件。

在运行 `autoanchor.py` 脚本之前，需要先下载预训练的权重文件，可以从 YOLOv7 仓库中的 `yolov7x.pt` 文件中获取预训练的权重文件。运行 `python models/yolo.py --cfg [path/to/yolov7.cfg] --weights yolov7x.pt` 命令可以加载预训练的权重文件。

运行 `python tools/autoanchor.py --iou-thres 0.65 --yaml [path/to/data.yaml] --cfg [path/to/yolov7.cfg] --weights [path/to/weights.pt]` 命令可以计算自己数据集的锚框。其中，`--iou-thres` 参数用于设置 IOU 阈值，可以根据具体应用场景和数据集特点进行调整。运行完毕后，会在 `yolov7.cfg` 文件所在目录下生成一个新的配置文件 `yolov7_autoanchor.cfg`，其中包含了自适应锚框的相关信息。将这个新的配置文件用于训练即可。