parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import download_dataset logging.basicConfig(level=logging.INFO)

时间: 2024-03-29 08:41:18 浏览: 25
这段代码的作用是将PaddleDetection的根目录添加到系统路径中,以便在运行时能够正确地导入模块。具体地,代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录,即PaddleDetection的根目录,并使用`os.path.abspath`函数将其转换为绝对路径。然后,如果该路径还没有在系统路径中,则将其添加到`sys.path`列表中。接着,从`ppdet.utils.download`模块中导入`download_dataset`函数,该函数用于下载数据集。最后,使用`logging.basicConfig`方法设置日志级别为INFO。
相关问题

model_folder = osp.dirname(osp.abspath(__file__))

这段代码的作用是获取当前脚本文件所在目录的绝对路径。 os.path.abspath()函数用于获取某个文件或目录的绝对路径,其中的参数是当前脚本文件的路径__file__。 os.path.dirname()函数用于获取某个路径的父目录的路径,其中的参数是当前脚本文件的绝对路径。这里的作用是将__file__的绝对路径转换为当前脚本文件所在目录的路径。 所以,这段代码的执行结果就是将当前脚本文件所在目录的绝对路径赋值给变量model_folder。

解释一下下面这个代码import os.path as osp import sys def add_path(path): if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path) this_dir = osp.dirname(__file__) # Add lib to PYTHONPATH lib_path = osp.join(this_dir, 'lib') add_path(lib_path)

这段代码主要是将目录lib添加到系统路径sys.path中,以便在后续的代码中可以直接引用lib目录下的Python模块。具体解释如下: - import os.path as osp:导入模块os.path,并将其重命名为osp(方便后续使用)。 - import sys:导入sys模块。 - def add_path(path)::定义函数add_path,用于将指定路径添加到sys.path中。 - if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path):如果指定路径不在sys.path中,则将其插入到sys.path的第一个位置。 - this_dir = osp.dirname(__file__):获取当前文件所在的目录路径。 - lib_path = osp.join(this_dir, 'lib'):将当前文件所在的目录路径与子目录lib拼接,得到目录lib的完整路径。 - add_path(lib_path):将目录lib的完整路径添加到sys.path中。这样,在后续的代码中就可以直接引用lib目录下的Python模块,而无需指定完整路径。

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解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

优化以下Oracle语句: SELECT SUBSTR(msn.serial_number, 1, 10) genset_sn, msi2.segment1 Genset_BOM_NUM, msi2.inventory_item_id, msi.segment1 key_component, mut1.serial_number component_sn, msi.description component_desc, wdj.date_completed, (SELECT MAX(aps.vendor_name) FROM ap_suppliers aps, bom_resources bor, mtl_unit_transactions mut, po_headers_all poh, po_lines_all pol, wip_osp_resources_val_v wor WHERE aps.vendor_id = poh.vendor_id AND bor.resource_id = wor.resource_id AND poh.po_header_id = pol.po_header_id AND pol.item_id = bor.purchase_item_id AND wor.wip_entity_id = mut.transaction_source_id AND mut.serial_number = mut1.serial_number AND mut.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mut.organization_id = mut1.organization_id AND mut.receipt_issue_type = 2 AND mut.transaction_source_type_id = 5 ) supplier FROM mtl_material_transactions mmt1, mtl_material_transactions mmt2, mtl_parameters mpa, mtl_serial_numbers msn, mtl_system_items msi, mtl_system_items msi2, mtl_transaction_types mtt1, mtl_transaction_types mtt2, mtl_unit_transactions mut1, mtl_unit_transactions mut2, wip_discrete_jobs_v wdj WHERE mmt1.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mmt1.organization_id = mut1.organization_id AND WDJ.PRIMARY_ITEM_ID = msi2.INVENTORY_ITEM_ID AND mmt1.transaction_id = mut1.transaction_id AND mmt1.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt1.transaction_type_id = mtt1.transaction_type_id AND mtt1.transaction_type_name = 'WIP Issue' AND NOT EXISTS (SELECT 'WIP Negative Issue or WIP Return' FROM mtl_material_transactions mmt3, mtl_transaction_types mtt3, mtl_unit_transactions mut3 WHERE mmt3.transaction_id = mut3.transaction_id AND mmt3.transaction_type_id = mtt3.transaction_type_id AND mmt3.transaction_date > mmt1.transaction_date AND mtt3.transaction_type_name IN ('WIP Negative Issue', 'WIP Return') AND mut3.serial_number = mut1.serial_number AND mut3.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id) AND mmt2.transaction_id = mut2.transaction_id AND mmt2.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt2.transaction_type_id = mtt2.transaction_type_id AND mtt2.transaction_type_name = 'WIP Completion' AND mpa.organization_code = 'WHP' AND msn.current_organization_id = mpa.organization_id AND LENGTH(msn.serial_number) >= 10 AND msi.inventory_item_id = mmt1.inventory_item_id AND msi.organization_id = mmt1.organization_id AND (msi.planning_make_buy_code = 2 OR msi.segment1 LIKE 'SO%') AND mut2.serial_number = msn.serial_number AND mut2.inventory_item_id = msn.inventory_item_id AND mut2.organization_id = mpa.organization_id AND msi2.ORGANIZATION_ID = '323'

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