def test_1(self): class state1(BaseModel): id: str = "" task: str = "" a = state1(id="123", task="456") print(a.dict()) b = {"id": "789"} a.update_forward_refs(**b) self.assertEqual(a.dict(), {'id': "789", 'task': "456"})为甚不等，如何相等

在您提供的代码中，`update_forward_refs` 方法会将传入的字典参数中的键和模型中的字段进行匹配，如果匹配成功则更新对应字段的类型。然而，在您提供的测试代码中，`b` 字典中只有 `id` 这一个键，没有 `task` 这个键，因此在更新引用时并没有更新 `task` 字段的类型，导致最终的字典输出中 `task` 字段的值仍然是原来的值 `"456"`，而不是您期望的结果。

如果您希望更新模型中的字段，您可以将 `b` 字典中的键和值都更新完整，如下所示：

b = {"id": "789", "task": "new_task"}

这样就可以更新 `task` 字段的类型为字符串，并且将其值更新为 `"new_task"`，最终的字典输出应该为：

{'id': "789", 'task': "new_task"}

这样就符合您的期望结果了。

相关问题

class Age_Model(): def __init__(self): self.model = self.loadModel() self.output_indexes = np.array([i for i in range(0, 101)]) def predict_age(self,face_image): image_preprocesing = self.transform_face_array2age_face(face_image) age_predictions = self.model.predict(image_preprocesing )[0,:] result_age = self.findApparentAge(age_predictions) return result_age def loadModel(self): model = VGGFace.baseModel() #-------------------------- classes = 101#101 base_model_output = Sequential() base_model_output = Convolution2D(classes, (1, 1), name='predictions')(model.layers[-4].output) base_model_output = Flatten()(base_model_output) base_model_output = Activation('softmax')(base_model_output) #-------------------------- age_model = Model(inputs=model.input, outputs=base_model_output) #-------------------------- home = str(Path.home()) age_model.load_weights(home+'/.deepface/weights/age_model_weights.h5') return age_model

这段代码是一个基于VGGFace模型的年龄预测模型。其中，loadModel函数用于加载预训练的模型权重；predict_age函数用于对输入的人脸图像进行预测，返回预测结果的年龄。

具体来说，该模型使用VGGFace模型作为基础模型。在VGGFace模型上，我们添加了一个具有101个输出类别的全连接层，用于预测101个年龄区间。具体的输出层添加代码为：

base_model_output = Convolution2D(classes, (1, 1), name='predictions')(model.layers[-4].output)
base_model_output = Flatten()(base_model_output)
base_model_output = Activation('softmax')(base_model_output)

在预测时，输入的人脸图像经过预处理之后，通过该模型进行预测，得到101个年龄区间的预测概率。最终，根据预测概率的分布，计算出预测的年龄值。

class state1(BaseModel): id: str = "" task: str = "" a = state1(**{"id": "789","task":"456"}) print(a.dict()) b = {"id": "123","task":a.task} 如何将b的值更新到a里面

您可以使用 Pydantic 模型的 `update_obj` 方法将字典 `b` 的值更新到模型实例 `a` 中。具体操作如下：

a.update_obj(b)

这会将字典 `b` 中的值更新到模型实例 `a` 中，如果字典中的键在模型中不存在，则会被忽略。在这个例子中，`b` 字典中的 `id` 和 `task` 键在模型中都存在，因此会被更新。

更新后，您可以使用 `a.dict()` 方法获取更新后的字典输出。