input_secret_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['secret'].name input_image_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['image'].name input_secret = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(input_secret_name) input_image = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(input_image_name) output_stegastamp_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['stegastamp'].name output_residual_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['residual'].name output_stegastamp = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_stegastamp_name) output_residual = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_residual_name)

这段代码看起来是用于获取模型的输入和输出节点的名称和张量。它使用了 TensorFlow 的 tf.get_default_graph().get_tensor_by_name() 函数来获取指定名称的张量。其中，input_secret_name 和 input_image_name 分别获取了模型的输入节点 'secret' 和 'image' 的名称，而 input_secret 和 input_image 则获取了对应的张量。同样地，output_stegastamp_name 和 output_residual_name 获取了模型的输出节点 'stegastamp' 和 'residual' 的名称，而 output_stegastamp 和 output_residual 获取了对应的张量。这些张量可以用于后续的模型推理或其他操作。

相关问题

解释下这段代码class MainGame(): window = None Start_X = constants.Start_X Start_Y = constants.Start_Y Line_Span = constants.Line_Span Max_X = Start_X + 8 * Line_Span Max_Y = Start_Y + 9 * Line_Span player1Color = constants.player1Color player2Color = constants.player2Color Putdownflag = player1Color piecesSelected = None button_go = None piecesList = []

这段代码定义了一个名为MainGame的类，它包含了一些类属性和类方法。其中，类属性有：

- window：表示窗口对象，初始值为None。
- Start_X：表示棋盘起点的X坐标，初始值为constants模块中的Start_X变量。
- Start_Y：表示棋盘起点的Y坐标，初始值为constants模块中的Start_Y变量。
- Line_Span：表示棋盘格子的宽度和高度，初始值为constants模块中的Line_Span变量。
- Max_X：表示棋盘的最大X坐标，即Start_X加上8个棋盘格子的宽度，初始值为Start_X + 8 * Line_Span。
- Max_Y：表示棋盘的最大Y坐标，即Start_Y加上9个棋盘格子的高度，初始值为Start_Y + 9 * Line_Span。
- player1Color：表示玩家1所用的棋子颜色，初始值为constants模块中的player1Color变量。
- player2Color：表示玩家2所用的棋子颜色，初始值为constants模块中的player2Color变量。
- Putdownflag：表示当前要落子的玩家所用的棋子颜色，初始值为player1Color。
- piecesSelected：表示当前选中的棋子，初始值为None。
- button_go：表示“走棋”按钮对象，初始值为None。
- piecesList：表示所有棋子的列表，初始值为空列表。

这些类属性可以在类的任何方法中使用，它们是共享的，即不管是哪个实例对象，它们的值都是相同的。

有以下一段代码（代码被'''符号包围）： ''' def tokenize_src(text): return [tok.text for tok in src_lang_model.tokenizer(text)] def tokenize_trg(text): return [tok.text for tok in trg_lang_model.tokenizer(text)] SRC = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_src, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) TRG = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_trg, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) MAX_LEN = opt.max_len MIN_FREQ = opt.min_word_count if not all([opt.data_src, opt.data_trg]): assert {opt.lang_src, opt.lang_trg} == {'de', 'en'} else: # Pack custom txt file into example datasets raise NotImplementedError def filter_examples_with_length(x): return len(vars(x)['src']) <= MAX_LEN and len(vars(x)['trg']) <= MAX_LEN train, val, test = torchtext.datasets.Multi30k.splits( exts = ('.' + opt.lang_src, '.' + opt.lang_trg), fields = (SRC, TRG), filter_pred=filter_examples_with_length) SRC.build_vocab(train.src, min_freq=MIN_FREQ) ''' 现在你是一名python专家，请你在仔细阅读以上代码之后，认真告诉我tokenize_src函数中的参数text是谁传递过去的，以及传递的流程是什么样的

这是一段Python代码，包含了两个函数和两个类的定义。

第一个函数是tokenize_src，输入一个文本，使用src_lang_model对其进行分词，返回分词结果。

第二个函数是tokenize_trg，同样输入一个文本，使用trg_lang_model对其进行分词，返回分词结果。

接下来定义了两个Field类，SRC和TRG。它们都具有tokenize参数，初始化时会调用前面定义的两个函数进行分词。此外，lower指定是否将单词变为小写，pad_token、init_token和eos_token是三种特殊符号。

MAX_LEN和MIN_FREQ是两个参数，分别用于指定最大长度和最小词频。

最后，代码中有一个if-else语句，用于判断opt.data_src和opt.data_trg是否都存在。如果不存在，要求opt.lang_src和opt.lang_trg必须为de和en中的一个。如果存在，则执行下一步操作（未给出代码）。