if hasattr(ssl, '_create_unverified_context'): ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

这段代码的作用是在使用Python的ssl模块时，检查是否存在名为"_create_unverified_context的属性。如果存在该属性，它将"_create_default_https_context"属性设置为"_create_unverified_context"，从而创建一个未经验证的SSL上下文。这通常用于在使用HTTPS进行网络请求时绕过SSL证书验证。请注意，这种做法可能会降低安全性，因此应谨慎使用。

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class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

这段代码是一个用于构建数据加载器的函数。它接受一些参数，包括数据集的配置、类别名称、批次大小、分布式训练标志、数据集的根路径等。

首先，根据数据集的配置和其他参数，创建一个数据集对象。

如果设置了 `merge_all_iters_to_one_epoch` 标志为 `True`，则调用数据集对象的 `merge_all_iters_to_one_epoch` 方法，将所有迭代器合并到一个周期中。

接下来，如果分布式训练标志为 `True`，则根据训练模式创建相应的采样器。对于训练模式，使用 `torch.utils.data.distributed.DistributedSampler` 创建采样器；对于非训练模式，根据当前进程的排名和世界大小创建 `DistributedSampler` 采样器，并设置 `shuffle` 参数为 `False`。

如果不是分布式训练，则采样器为 `None`。

最后，使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建数据加载器，传入数据集对象、批次大小、是否在训练模式下洗牌、数据集对象的 `collate_batch` 方法用于批量整理数据、是否丢弃最后一个批次、采样器以及其他参数。

函数返回数据集对象、数据加载器和采样器。

@app.before_request def before_request(): # 初始化全局变量 myglobal.set_value("") user_id = session.get('user_id') if user_id: user = User.query.filter(User.id == user_id).first() if user: g.user = user @app.context_processor def my_context_processor(): if hasattr(g, 'user'): return {'user': g.user} return {}

这段代码是一个 Flask 应用程序的代码，它使用了 Flask 框架提供的两个特性：`before_request` 和 `context_processor`。

`before_request` 是一个钩子函数，它能够在每个请求到达视图函数之前执行。这段代码在 `before_request` 中设置了一个全局变量 `myglobal` 的值为一个空字符串，并从 Flask 的会话中获取用户的 ID。如果用户 ID 存在，就从数据库中查询出该用户的信息，并将其保存在 Flask 的全局变量 `g` 中。这样在后续的请求中，可以通过 `g.user` 访问到当前用户的信息。

`context_processor` 是一个上下文处理器，它能够在渲染模板时自动注入一些变量。这段代码定义了一个 `my_context_processor` 函数，如果 `g` 中存在 `user` 变量，就将 `user` 变量注入到模板上下文中，这样在模板中就可以直接使用 `user` 变量了。如果 `g` 中不存在 `user` 变量，就返回一个空字典。