dict 的什么函数能传入三个参数

`dict` 的 `get()` 函数可以传入三个参数，分别是键（key）、默认值（default）和哨兵值（sentinel）。语法如下：

dict.get(key, default=None, /, sentinel=None)

其中：

- `key`：要获取值的键。
- `default`：如果键不存在，则返回该默认值。
- `sentinel`：如果键不存在，则返回该哨兵值。

需要注意的是，`sentinel` 参数只在 `default` 参数也被传入时才生效。如果只传入了 `key` 和 `sentinel` 参数，则 `get()` 函数的行为与只传入 `key` 参数时相同，即如果键不存在，则返回 `None`。

相关问题

阐述fun()函数 arg,*arg,**kwarg三种格式参数的作用。

函数定义时，可以使用三种格式参数：arg、*arg、**kwarg。

- arg：表示函数的普通参数，也就是我们平常定义函数时使用的参数，可以是任意类型。
- *arg：表示函数的可变位置参数，也就叫做不定长参数。当我们不确定函数需要传入多少个参数时，就可以使用这个参数，它会把传入的所有参数打包成一个元组(tuple)。
- **kwarg：表示函数的可变关键字参数。同样是不定长参数，不同的是它会把传入的所有键值对打包成一个字典(dict)。

举个例子：

def fun(arg, *args, **kwargs):
    print(arg)
    print(args)
    print(kwargs)
    
fun('a', 'b', 'c', x=1, y=2)

输出结果为：

a
('b', 'c')
{'x': 1, 'y': 2}

其中，arg的值为'a'，*args的值为('b', 'c')，**kwargs的值为{'x': 1, 'y': 2}。

三个一样的特征图怎么拼接

将三个一样的特征图拼接起来可以使用tensorflow中的concat函数，具体步骤如下：

1. 首先，使用tensorflow定义三个一样的特征图A、B、C，假设它们的shape均为[batch_size, height, width, channel]，其中batch_size表示批次大小，height和width表示特征图的高和宽，channel表示特征图的通道数。

2. 然后，使用tensorflow的concat函数将三个特征图沿着通道维度拼接起来，得到一个新的特征图D。具体来说，可以使用如下代码：

import tensorflow as tf

D = tf.concat([A, B, C], axis=-1)

其中，axis=-1表示沿着通道维度进行拼接。

3. 最后，使用tensorflow的Session来运行这个拼接操作，并传入A、B、C三个特征图的具体数值，即可得到拼接后的特征图D的具体数值。具体来说，可以使用如下代码：

with tf.Session() as sess:
    A_val, B_val, C_val = ... # 三个特征图的具体数值
    D_val = sess.run(D, feed_dict={A: A_val, B: B_val, C: C_val})

其中，A_val、B_val、C_val分别表示三个特征图的具体数值，feed_dict用于传入这些数值。最终得到的D_val就是三个特征图拼接后的特征图D的具体数值。