def __init__(self): self.meta_path = facenet_args.meta_path self.ckpt_path = facenet_args.ckpt_path self.sess = tf.Session() self.__build_net()

这段代码是定义了一个类的初始化方法（constructor），其中包含了几个属性的赋值和一个私有方法的调用。具体来说：

- `self.meta_path` 和 `self.ckpt_path` 分别赋值为 `facenet_args.meta_path` 和 `facenet_args.ckpt_path`，这两个变量都是外部传入的路径参数。
- `self.sess` 被赋值为一个新建的 `tf.Session()`，这个 session 将在后面的模型加载和预测过程中被用到。
- 最后调用了一个私有方法 `__build_net()`，这个方法用于构建模型，具体实现可以参考代码中的实现。

相关问题

def __init__(self, args): self.args = args self.filename_list = self.load_file_name_list(os.path.join(args.dataset_path, 'train_path_list.txt')) self.cut_size = args.test_cut_size self.cut_stride = args.test_cut_stride

这段代码定义了一个类的初始化方法，它有两个参数：args 和 self。其中，self 表示类的实例本身，args 是一个命名空间，其中存储了类的各种参数和设置。

在初始化方法中，首先将 args 存储为类的一个属性，然后通过 load_file_name_list() 方法加载文件名列表。这个方法会读取一个名为 train_path_list.txt 的文件，并将其中的路径列表存储到 filename_list 属性中。最后，将测试切片大小（cut_size）和测试切片步长（cut_stride）存储为类的属性。

需要注意的是，这段代码属于一个类的定义，它并不会被直接执行。如果要使用这个类，需要先实例化它，然后才能调用其中的方法和属性。

class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)

这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类，用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法：

- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`：初始化函数，参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性，例如 `inference` 表示是否为预测模式，`max_seq_len` 表示最大序列长度，`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`：加载数据集的方法，返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据，每个元素都是一个长度为 3 的列表，分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`：返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`：根据索引返回一个样本，返回的是一个字典类型，包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。

该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。