def yunright(ss, m, dou, i): yun = yunhan(ss) #找出最外层—>位置 ssx = ss[:yun] ssy = ss[yun + 1:] kuossy = braces(ssy) if kuossy != []: ssy.pop(0) ssy.pop(-1) ssx.insert(0, '!') ssxy = ssx + [','] + ssy m[i+1:dou]=ssxy # print('\n"->"在"=>"右边\n','-------m-------\n',listtostr(m)) return [[m, '规则4', ' ', [0]]]

这段代码的作用是将箭头符号"->"移到"!"符号的右边。具体来说，它首先确定新规则的规则号，然后将规则分成两部分，分别为"!"符号左边和"!"符号右边的部分。在左边的部分中，它将"!"符号插入到规则的开头。将两部分组合成一个新规则。然后，它用新规则替换原始规则中的箭头符号"->"。最后，它将新规则存储在列表中并返回。

相关问题

def yunleft(ss, m, dou, i): yun = yunhan(ss) ssx = ss[:yun] ssy = ss[yun + 1:] kuossy = braces(ssy) if kuossy != []: ssy.pop(0) ssy.pop(-1) ssx.insert(0, '!') #m = deal(dou, i) m1 = copy.deepcopy(m) m2 = copy.deepcopy(m) if i==0: i=i-1 m1[i+1:dou]=ssx m2[i+1:dou]=ssy # print('\n"->"在"=>"左边\n',\ # '--------m1-------\n',listtostr(m1),\ # '\n--------m2-------\n',listtostr(m2)) # return listtostr(m1),listtostr(m2) return [[m1, '规则3', ' ', [0]], [m2, '规则3', ' ', [0]]]

这段代码的作用是将箭头符号"->"移到"!"符号的左边。具体来说，它首先确定新规则的规则号，然后将规则分成两部分，分别为"!"符号左边和"!"符号右边的部分。在左边的部分中，它将"!"符号插入到规则的开头。在右边的部分中，它删除规则中的括号，并创建两个深度复制的规则副本。对于每个副本，它将箭头符号左右两侧的部分分别插入到规则中，以形成两个新的规则。最后，它将这两个新规则存储在一个列表中并返回。

mode: str = "fine",

根据引用\[1\]中提到的，我们可以使用通配符字符串来列出可用的不同ResNet变体。这里我们使用"fine"作为模式字符串。根据引用\[2\]中提到的，在导出模型之前，重要的是调用model.eval()将模型设置为推理模式，因为dropout和batchnorm等操作符在不同模式下的行为是不同的。根据引用\[3\]中提到的，fine模式的具体实现取决于模型的架构是否使用全局池化层。因此，对于类似ResNet的模型，使用fine模式是合理的，但对于不使用平均池化的ViT模型来说，使用fine模式就没有意义了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Getting Started with PyTorch Image Models (timm): A Practitioner’s Guide](https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/127407910)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]