解释这行代码 identity_conv = tf.nn.conv2d(block2_input, weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

时间: 2023-10-22 20:08:31 浏览: 153
这行代码实现了一个卷积操作,其中block2_input是输入的张量,weights是卷积核,strides是步长,padding是边界填充方式。具体来说,它将block2_input与weights进行卷积操作,得到一个输出张量,该张量与输入张量形状相同。padding='SAME'表示采用边界填充使得输出张量的形状与输入张量相同。
相关问题

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错: class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

你在定义 Model 类时,没有传入参数 cell,但是在代码中使用了 ConvRNN2D 的实例化对象,这个对象需要一个 cell 参数。你需要在初始化函数中添加这个参数,如下所示: ``` class Model(): def __init__(self, cell): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator(cell) self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) img_B = Input(shape=self.img_shape) fake_B = self.build_generator(img_seq_A) self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(cell, filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self, cell): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(cell, filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity) ```

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层,并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ class Model(): def __init__(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

以下是使用ConvRNN2D层替换ConvLSTM2D层的修改后的代码: ```python from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, ConvRNN2D, Input, BatchNormalization, LeakyReLU, Flatten, Dense, Reshape from tensorflow.keras.models import Model class Model(): def __init__(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out = ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same')(d0) out = conv2d(out, 3, 1, 1) return Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, normalization=True): """Discriminator layer""" d = Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if normalization: d = BatchNormalization()(d) d = LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = Input(shape=self.img_seq_shape) img_B = Input(shape=self.img_shape) combined_imgs = tf.keras.layers.concatenate([img_A, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, 64, normalization=False) d2 = d_layer(d1, 128) d3 = d_layer(d2, 256) d4 = d_layer(d3, 512) validity = Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return Model([img_A, img_B], validity) ``` 在代码中,我们将ConvLSTM2D层替换为了ConvRNN2D层,并添加了新的模块`convrnn`。
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解析这段代码from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, Dropout, Activation, BatchNormalization from keras import backend as K from keras import optimizers, regularizers, Model from keras.applications import vgg19, densenet def generate_trashnet_model(input_shape, num_classes): # create model model = Sequential() # add model layers model.add(Conv2D(96, kernel_size=11, strides=4, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=1, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Conv2D(384, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(Conv2D(384, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(Conv2D(256, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation(lambda x: K.relu(x, alpha=1e-3))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation(lambda x: K.relu(x, alpha=1e-3))) model.add(Dense(num_classes, activation="softmax")) # compile model using accuracy to measure model performance model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # Generate model using a pretrained architecture substituting the fully connected layer def generate_transfer_model(input_shape, num_classes): # imports the pretrained model and discards the fc layer base_model = densenet.DenseNet121( include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=input_shape, pooling='max') #using max global pooling, no flatten required x = base_model.output #x = Dense(256, activation="relu")(x) x = Dense(256, activation="relu", kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01))(x) x = Dropout(0.6)(x) x = BatchNormalization()(x) predictions = Dense(num_classes, activation="softmax")(x) # this is the model we will train model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # compile model using accuracy to measure model performance and adam optimizer optimizer = optimizers.Adam(lr=0.001) #optimizer = optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch,学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

[06/01/2023-16:46:00] [I] TensorRT version: 8.2.1 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +323, GPU +0, now: CPU 335, GPU 1071 (MiB) [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] Begin constructing builder kernel library: CPU 335 MiB, GPU 1067 MiB [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] End constructing builder kernel library: CPU 470 MiB, GPU 1101 MiB [06/01/2023-16:46:01] [I] Start parsing network model [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Input filename: /opt/projects/ultralytics/runs/detect/train/weights/best.onnx [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.8 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Opset version: 17 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Producer name: pytorch [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Producer version: 2.0.0 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Domain: [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Model version: 0 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Doc string: [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-16:46:01] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:366: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:773: While parsing node number 263 [Conv -> "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv_output_0"]: [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:774: --- Begin node --- [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:775: input: "/model.28/cv2.3/cv2.3.1/act/Mul_output_0" input: "model.28.cv2.3.2.weight" input: "model.28.cv2.3.2.bias" output: "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv_output_0" name: "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv" op_type: "Conv" attribute { name: "dilations" ints: 1 ints: 1 type: INTS } attribute { name: "group" i: 1 type: INT } attribute { name: "kernel_shape" ints: 1 ints: 1 type: INTS } attribute { name: "pads" ints: 0 ints: 0 ints: 0 ints: 0 type: INTS } attribute { name: "strides" ints: 1 ints: 1 type: INTS } [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:776: --- End node --- [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:779: ERROR: builtin_op_importers.cpp:647 In function importConv: [8] Assertion failed: inputs.at(2).is_weights() && "The bias tensor is required to be an initializer for the Conv operator." [06/01/2023-16:46:01] [E] Failed to parse onnx file

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资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序,名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息,它作为一个RSS阅读器,自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点: 1. 功能概述: - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息,提供实时更新。 - 它支持自动更新功能,用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活,具有美观的新闻小部件,使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验: - 桌面通知功能,通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送,确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持: - 该插件目前仅支持英语,但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现: - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的,即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API,以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明: - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来,扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用: - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件,即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后,插件会自动运行,并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出,该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案,通过集成RSS源和Chrome通知机制,使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言,具有一定的实用价值。同时,插件的未来发展计划中包括了多语言支持,这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】:一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】:一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接:[Net 内存溢出(System.OutOfMemoryException)的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中,`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者(如果函数声明了返回类型)。它的基本语法如下: ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的,直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时,控制权会立即从当前函数转移