def is_visible

def is_visible是一个函数，用于判断网页上的元素是否可见。它接受三个参数：locator、driver和timeout。函数内部使用了WebDriverWait和EC.visibility_of_element_located方法来等待元素可见，并返回True或False。具体的实现有四个版本，分别是根据XPATH、ID、NAME和LINK_TEXT来定位元素。[1]这些函数可以用于自动化测试中，判断元素是否显示在页面上。

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def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale) _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)): if torch.is_tensor(img): # 图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: # PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes —

该函数名为show_images，它将显示一个包含多个图片的画廊。参数imgs表示要显示的图片列表，num_rows和num_cols指定画廊的行数和列数。titles是可选参数，用于指定每个图片的标题。scale参数是缩放因子，用于调整图片大小。

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数：

- import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。
- torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。
- init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。
- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。
- time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。

这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。