output.py文件和test.py文件内容如下,且output.py和test.py位于同一文件夹中,那么运行test.py的输出结果是( )。 #output.py def show(): print(__name__) #test.py import output if __name__=='__main__': output.show()
时间: 2024-04-26 21:22:55 浏览: 10
运行test.py的输出结果是字符串"output",因为output.py中的show()函数打印了模块的名称,而test.py中使用import导入了output模块,因此在执行output.show()时,会输出output模块的名称。注意,if __name__=='__main__'的作用是判断当前模块是否为主模块(即被直接执行的模块),如果是,则执行if语句中的代码,否则不执行。在本例中,test.py是主模块,因此if语句中的代码会被执行。
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3.output.py文件和test.py文件内容如下,且output.py和test.py位于同一文件夹中, 那么运行test.py的输出结果是( # output.py def show():print(_name_)#test.py import output if _name_==' _main_':output.show()output (A) (B)__name_(C)_main_test (D)
运行test.py的输出结果是 (C) _main_test。
原因是,在test.py中,`_name_`变量没有被定义,所以会报错。正确的写法应该是`__name__`,即双下划线开头和结尾的特殊变量。
而在output.py中,如果执行`show()`函数,会输出`_name_`变量的值,但此时这个变量没有被定义,也会报错。如果想要输出模块名,应该使用`__name__`变量,如下所示:
```
# output.py
def show():
print(__name__)
# test.py
import output
if __name__ == '__main__':
output.show()
```
这样运行test.py时,输出结果就是 (C) _main_test,其中_main表示当前模块是主模块,而test是模块的名称。
如何将yolov5val.py指标计算部分放置到detect.py中计算test数据指标
要将YOLOv5的val.py指标计算部分放置到detect.py中计算test数据指标,你需要按照以下步骤进行操作:
1. 打开YOLOv5的detect.py脚本文件,找到`detect`函数。
2. 在`detect`函数中,找到如下代码:
```
with torch.no_grad():
for batch_i, (img, _, img_path, _) in enumerate(dataloader):
...
# 进行目标检测操作
...
```
3. 在这段代码的下方,添加如下代码:
```
# 计算指标
box = [x["boxes"].numpy() for x in results.xyxy]
conf = [x["scores"].numpy() for x in results.xyxy]
cls = [x["classes"].numpy() for x in results.xyxy]
pred = [list(zip(b, c, cl)) for b, c, cl in zip(box, conf, cls)]
output.append({"image_id": ids[i], "prediction": pred})
if save_json: # 导出预测结果为json文件
with open(save_json, "w") as f:
json.dump(output, f)
# 计算指标
with open(opt.data) as f:
data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
# 加载测试集的标注文件
with open(data_dict["test"]) as f:
anns = json.load(f)
# 加载预测结果文件
with open(save_json) as f:
preds = json.load(f)
# 计算指标
cocoGt = COCO(anns)
cocoDt = cocoGt.loadRes(preds)
cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "bbox")
cocoEval.evaluate()
cocoEval.accumulate()
cocoEval.summarize()
```
4. 保存并关闭detect.py文件。
现在,当你运行detect.py脚本时,它将在完成目标检测后自动计算测试数据的指标。需要注意的是,你需要将`--save-json`参数设置为一个JSON文件的路径,以便在计算指标时加载预测结果。