__call__(self, *args, **kwargs):

时间: 2023-08-23 10:05:33 浏览: 54
__call__(self, *args, **kwargs) 是一个特殊方法,它允许一个类的实例像函数一样被调用。当我们使用实例名加括号的方式调用一个对象时,Python会自动调用该对象的 __call__ 方法。 在这个方法中,*args 和 **kwargs 是用来接收任意数量的位置参数和关键字参数。 你的问题中给出的代码片段是一个类的定义,其中的 __call__ 方法定义了对象被调用时的行为。可以根据具体的需求在这个方法里实现自定义的逻辑。
相关问题

编写一个类装饰器,用于计算被装饰函数的执行时间。 class MeasureTime: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): start_time = time.time() result = self.func(*args, **kwargs) end_time = time.time() execution_time = end_time - start_time print(f"Method {self.func.__name__} executed in {execution_time:.4f} seconds.") return result

非常好的问题!你的问题提供了一个很好的示例,可以向其他人展示如何编写类装饰器。下面是一个示例代码,演示了如何使用类装饰器来测量函数的执行时间: ``` import time class MeasureTime: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): start_time = time.time() result = self.func(*args, **kwargs) end_time = time.time() execution_time = end_time - start_time print(f"Method {self.func.__name__} executed in {execution_time:.4f} seconds.") return result @MeasureTime def my_function(): time.sleep(1) my_function() ``` 在这个例子中,我们定义了一个名为`MeasureTime`的装饰器类,它采用一个函数作为其唯一参数。在`__call__`方法中,我们记录了函数执行的开始时间和结束时间,并计算了函数的执行时间。最后,我们打印出函数的名称和执行时间,并返回函数的结果。 在我们的示例中,我们使用`@MeasureTime`语法将`MeasureTime`类应用于`my_function`函数。这意味着当我们调用`my_function`时,实际上会调用`MeasureTime`的`__call__`方法,该方法会测量函数的执行时间并打印出结果。 希望这个示例可以帮助你理解类装饰器的工作原理!

class My: def __init__(self, die, func): self.die = die # self.die 是一个函数对象,它保存了被装饰的函数 self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print("this is call ") # 添加新的功能 self.die() # 在 __call__ 方法中,通过调用 self.() 执行被装饰的函数 def __call__(self, *args, **kwargs): print("this is func ") # 添加新的功能 self.func() # 在 __call__ 方法中,通过调用 self.() 执行被装饰的函数 @My def test(): print("test 。。。。。。") test()

这段代码是一个装饰器的例子。装饰器是一个函数,它接收一个函数作为参数,并返回一个新的函数。在这个例子中,装饰器被定义为一个类 My,它接收一个函数对象作为参数,并保存在 self.die 中。然后,My 类的 __call__ 方法被定义为添加新的功能,并通过调用 self.die() 执行被装饰的函数。在这个例子中,被装饰的函数是 test(),它被装饰器 My 修饰。当 test() 被调用时,装饰器 My 的 __call__ 方法被调用,打印出 "this is call ",然后调用被装饰的函数 test(),打印出 "test 。。。。。。"。

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Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 312, in train pred = model(imgs) # forward File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 209, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 121, in _forward_once x = m(x) # run File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 167, in forward return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 217, in forward input = module(input) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 120, in forward return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 56, in forward return self.act(self.bn(self.conv(x))) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 396, in forward return F.silu(input, inplace=self.inplace) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2058, in silu return torch._C._nn.silu_(input) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 2.92 GiB already allocated; 951.00 MiB free; 3.01 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

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