for importer, modname, ispkg in pkgutil.walk_packages(path=package.__path__, prefix=package.__name__ + '.', onerror=lambda x: print(x)):是什么意思

时间: 2023-05-24 15:06:29 浏览: 53
这是一个Python代码片段,用于迭代指定包的所有模块(包括子包)并返回它们的名称以及是否是包的标志。 参数说明: - path: 要遍历的包路径。 - prefix: 当前包的名称前缀。 - onerror: 在遍历过程中遇到错误时要调用的错误处理函数。 返回值说明: - importer: 模块导入器对象。 - modname: 模块的名称,包括包路径和名称前缀。 - ispkg: 一个布尔值,指示模块是否为包。如果为True,则表示模块是一个子包;如果为False,则表示模块是一个普通的模块文件。
相关问题

module = importer.find_module(modname).load_module(modname)是什么意思

它的意思是在当前编码中导入名为modname的模块。该函数返回一个元组(module, pathname, description),其中module是已导入的模块,而pathname和description是它们的路径和元描述器。具体来说,find_module()函数会搜索可导入的路径,以查找module文件,而load_module()函数会执行实际的加载和解释该文件。

megascan_importer.unity

### 回答1: Megascan_importer.unity是一个在Unity引擎中使用的插件。它是为了方便用户导入MegaScan的资产库,以便在项目中使用高质量的材质和模型。 MegaScan是由Quixel开发的一个资产库,它包含了大量的高品质材质、模型、纹理和其他数字内容。通过将这些内容导入到Unity中,开发者可以在游戏或虚拟现实项目中使用这些资源。 使用Megascan_importer.unity插件,用户可以轻松地导入MegaScan资产库中的内容到Unity项目中。这个插件提供了一个直观的界面,使用户可以浏览资产库,并选择他们想要导入的材质和模型。一旦选择完毕,插件会自动将所选内容导入到Unity的资产文件夹中。 通过使用Megascan_importer.unity,用户可以节省大量的时间和精力,因为他们无需手动下载和导入每个MegaScan资产。相反,这个插件提供了一个自动化的方式来导入所需的内容,使用户可以更快地开始他们的项目开发。 总之,Megascan_importer.unity是一个在Unity引擎中使用的插件,它为用户提供了一个方便的方式来导入Quixel的MegaScan资产库中的高质量材质和模型。这个插件可以帮助用户节省时间和精力,使他们能够更快地开始他们的项目。 ### 回答2: megascan_importer.unity是一个用于Unity引擎的插件,它提供了一种方便的方式来导入和使用Quixel Megascans资源。 Quixel Megascans是由Quixel开发的一个非常强大、高质量的3D素材库,包括高分辨率的纹理、模型、材质和植被等。这些资源经过精心的制作和扫描,拥有逼真的细节和真实感。 megascan_importer.unity插件允许Unity开发者直接从Megascans库中导入资源,并自动应用这些资源的材质和贴图等信息。它提供了一个用户友好的界面,使导入过程变得更加简单和高效。 通过megascan_importer.unity插件,开发者可以轻松地在Unity项目中使用Megascans资源来创建逼真的场景和环境。无论是建筑、自然景观还是游戏场景,这些资源都能提供高质量的细节和真实感。 除了导入资源,megascan_importer.unity还提供了一些额外的功能和工具,以优化导入过程和资源的使用。例如,它可以自动处理纹理的tiling和UV映射,使得应用材质更加方便。此外,它还提供了一个可视化的材质编辑器,允许开发者对导入的材质进行调整和优化。 总之,megascan_importer.unity是一个功能强大的插件,使Unity开发者能够轻松导入和使用Quixel Megascans资源。它提供了高质量的3D素材库,并简化了导入过程,为开发者创造逼真的场景和环境提供了便利。

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File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/bin/mmskl", line 7, in <module> exec(compile(f.read(), __file__, 'exec')) File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 123, in <module> main() File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/recognition.py", line 47, in test output = model(data) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/models/backbones/st_gcn_aaai18.py", line 94, in forward x = self.data_bn(x) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/batchnorm.py", line 81, in forward exponential_average_factor, self.eps) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1656, in batch_norm training, momentum, eps, torch.backends.cudnn.enabled RuntimeError: running_mean should contain 60 elements not 54

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