list(filter(str.__len__, chain.from_iterable(map(partial(str.split, sep=separator), words)))) 讲讲这句python

这段代码是使用 Python 编写的，主要是对字符串进行处理和过滤。让我来解释一下每个部分的作用：

1. `map(partial(str.split, sep=separator), words)`：这部分代码使用 `map` 函数将 `words` 列表中的每个字符串按照指定的分隔符 `separator` 进行拆分。`str.split` 函数用于字符串分割，而 `partial` 函数用于创建一个新的函数，固定了 `str.split` 函数的第一个参数（即分隔符）。

2. `chain.from_iterable()`：这部分代码使用 `chain.from_iterable` 函数将多个可迭代对象合并成一个单一的可迭代对象。在这里，它将多个拆分后的字符串列表合并成一个单一的列表。

3. `filter(str.__len__, ...)`：这部分代码使用 `filter` 函数对可迭代对象中的元素进行过滤。`str.__len__` 是内置函数 `len` 的方法形式，用于判断字符串的长度是否为非零值，相当于过滤掉空字符串。

4. `list(...)`：最后，将过滤后的结果转换为列表。

总结起来，这段代码的作用是将一个字符串列表拆分成单个的单词，并过滤掉其中长度为零的字符串，最后返回一个列表。

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MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()

这段代码是`MetricLogger`类的`log_every`方法的一部分，用于在迭代过程中记录指标并打印日志。

在这段代码中，通过一个循环迭代`iterable`对象，对每个迭代进行以下操作：
- 更新数据加载时间 `data_time`
- 使用`yield`语句返回迭代对象 `obj`
- 更新迭代时间 `iter_time`
- 如果达到了打印日志的频率(`print_freq`)或者已经到达迭代的最后一次，执行以下操作：
- 计算预计剩余时间 `eta_second`，即平均每个迭代所花费的时间乘以剩余迭代次数
- 将预计剩余时间转换为字符串表示 `eta_string`
- 根据CUDA是否可用，选择打印日志的方式：
- 如果CUDA可用，使用`log_msg`格式化字符串打印日志，包括迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间、数据加载时间和当前最大内存使用量
- 如果CUDA不可用，使用`log_msg`格式化字符串打印日志，不包括最大内存使用量
- 更新迭代计数 `i`
- 更新结束时间 `end`

通过这段代码，可以在每个迭代步骤中记录指标并根据指定的频率打印日志。日志中包含了迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间和数据加载时间。如果CUDA可用，还会打印当前的最大内存使用量。这些日志信息有助于实时监控训练的进展和指标变化。

eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second))

这段代码计算了剩余迭代时间(ETA)。它使用了`iter_time`对象的`global_avg`属性，该属性存储了迭代时间的全局平均值。乘以`(len(iterable) - i)`即剩余的迭代次数，得到了剩余迭代所需的总时间。

然后，通过`datetime.timedelta(seconds=eta_second)`将剩余时间的秒数转换为`timedelta`对象，并使用`str()`函数将其转换为字符串形式。这样就得到了表示剩余迭代时间的字符串`eta_string`。

这段代码可用于估计迭代的剩余时间，并将其以易读的方式呈现给用户。

还有其他问题需要我解答吗？