def extra_repr(self) -> str: return f"dim={self.dim}, input_resolution={self.input_resolution}, depth={self.depth}"

时间: 2023-09-10 07:05:28 浏览: 151
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通过实例了解Python str()和repr()的区别

### 回答1： 这是一个 Python 类中的方法，用于返回一个字符串，描述该类的一些属性。在这个方法中，它返回了三个属性的信息：dim、input_resolution 和 depth。其中，dim 表示 Transformer 的维度，input_resolution 表示输入图像的分辨率，depth 表示该模型的深度。这个方法通常会在打印该类的实例时被调用，用于提供更多的信息。 ### 回答2： 这是一个Python类的方法，方法名为extra_repr，返回值是一个字符串。该方法的作用是以字符串的形式返回对象的一些额外信息。接收的参数包括self（表示对象本身）。 返回的字符串包括三个部分，通过逗号分隔。第一个部分是dim，表示对象的维度大小。第二个部分是input_resolution，表示对象的输入分辨率。第三个部分是depth，表示对象的深度。 可以通过调用该方法来获取对象的额外信息，如dim、input_resolution和depth的值。该方法在打印对象时会自动调用，并将返回值以字符串的形式展示出来。 ### 回答3： extra_repr(self)函数是一个方法，它返回一个字符串。这个字符串包含了三个属性的信息：dim、input_resolution和depth。dim表示对象的维度，input_resolution表示输入的分辨率，depth表示对象的深度。返回的字符串格式为"dim=xxx, input_resolution=xxx, depth=xxx"，其中xxx分别表示对应的属性值。这个方法的作用是用于表示对象的相关信息，以便在需要的时候可以打印出来或者作为其他函数的输入。
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__repr__ vs __str__ 看下面例子： >>> class Spam(): ... def __init__(self, name = 'Bob'): ... self.name = name >>> S = Spam() >>> s # 显示并并不友好 直接显示了内存地址 >>> print(s) # 重载__repr__后...

def extra_repr(self) -> str: return f"dim={self.dim}, input_resolution={self.input_resolution}, num_heads={self.num_heads}, " \ f"window_size={self.window_size}, shift_size={self.shift_size}, mlp_ratio={self.mlp_ratio}"

在这个函数中，它返回了一些关于类的一些重要属性的信息，例如 dim，input_resolution，num_heads，window_size，shift_size 和 mlp_ratio 等。这些属性是用来定义一个自注意力机制的模块，通常用于自然...

def extra_repr(self) -> str: return f'dim={self.dim}, window_size={self.window_size}, num_heads={self.num_heads}'

假设self.dim的值为128，self.window_size的值为10，self.num_heads的值为8，那么extra_repr函数返回的字符串为"dim=128, window_size=10, num_heads=8"。 这个函数的作用是将类的一些重要属性以易读的方式展示出来...

def __repr__(self) -> str: ...什么意思

def __repr__(self) -> str: ...是Python中的一个特殊方法定义。在Python中，__repr__方法被定义在类中，用于返回对象的官方字符串表示，通常用于调试和开发，目的是使得对象能够被开发者准确地识别。当你调用...

class OctCode(): def __init__(self,Adr) -> None: self.nodeAdr = Adr self.Len = lib.int_size(Adr) def __repr__(self): return '[{}]'.format(', '.join(str(self[i]) for i in range(len(self)))) def __getitem__(self, i): L = self.Len if i>=L or i<-L: raise IndexError('Vector index out of range') if i<0: i += L return lib.int_get(self.nodeAdr,i) def __len__(self): return lib.int_size(self.nodeAdr)

- __init__(self, Adr) -> None: 初始化方法，接受一个参数 Adr，将其赋值给 self.nodeAdr 属性，并调用 lib.int_size(Adr) 函数来获取节点的长度，并将结果赋值给 self.Len 属性。 - __repr__(self): 返回 OctCode...

class Stack:#堆栈 class Node: def __init__(self, val, next=None): self.val = val self.next = next def __init__(self): self.top = None def push(self, val): self.top = Stack.Node(val, self.top) def pop(self): assert self.top, 'Stack is empty' val = self.top.val self.top = self.top.next return val def peek(self): return self.top.val if self.top else None def empty(self): return self.top == None def __bool__(self): return not self.empty() def __repr__(self): if not self.top: return '' return '--> ' + ', '.join(str(x) for x in self) def __iter__(self): n = self.top while n: yield n.val n = n.next

这是一个简单的堆栈实现，使用Python语言编写。堆栈是一种常见的数据结构，它具有后进先出（LIFO）的特点。...此外，还实现了__bool__和__repr__方法，用于判断堆栈是否为空，并以字符串形式表示堆栈中的元素。

class Node(Generic[T]): def __init__(self, state: T, parent: Optional[Node], cost: float = 0, heuristic: float = 0) -> None: self.state: T = state self.parent: Optional[Node] = parent self.cost: float = cost self.heuristic = heuristic def __lt__(self, other): return (self.cost + self.heuristic) < (other.cost + other.heuristic) def node_to_path2(node: Node[T]) -> List[T]: path: List[T] = [node.state] while node.parent is not None: node = node.parent path.append(node.state) # print(node.state) path.reverse() return path class PriorityQueue(Generic[T]): def __init__(self): self._container: List[T] = [] @property def empty(self): return not self._container def push(self, item: T): heappush(self._container, item) def pop(self): return heappop(self._container) def __repr__(self): return repr(self._container)这段代码每行什么意思帮我加上注释

# 定义节点类，泛型类型为 T class Node(Generic[T]): def __init__(self, state: T, parent: Optional[Node], cost: float = 0, heuristic: float = 0) -> None: ... return repr(self._container)

翻译代码： class AutocorrelationTest(Test):def init(self, seq_length: int ,shift: int = 1): # Generate base Test class self._shift = shift super(AutocorrelationTest, self).init(“Autocorrelation”, 0.01, seq_length) def _execute(self, bits: numpy.ndarray): """ Overridden method of Test class: check its docstring for further information. """ original_vector : numpy.ndarray = bits[:bits.size - self._shift] shifted_vector: numpy.ndarray = numpy.roll(bits, -self._shift)[:bits.size - self._shift] result_vector: numpy.ndarray = numpy.bitwise_xor(original_vector, shifted_vector) # Compute ones int result vector ones: int = numpy.count_nonzero(result_vector) tmp: float = 2 * (ones - (bits.size - self._shift) / 2.0) / math.sqrt(bits.size - self._shift) # Compute score score: float = math.erfc(abs(tmp) / (math.sqrt(2.0))) # Compute q_value q_value: float = math.erfc(tmp / (math.sqrt(2.0))) / 2.0 # Return result if score >= self.significance_value: return Result(self.name, True, numpy.array([score]), numpy.array([q_value])) return Result(self.name, False, numpy.array([score]), numpy.array([q_value])) def repr(self) -> str: return f’{self.name} (k={self._shift})

这段代码定义了一个类AutocorrelationTest，继承自Test类。它有两个参数：seq_length表示序列的长度，shift表示计算自相关系数时的偏移值，默认为1。在类的构造函数__init__中进行初始化。

class Ver: def __init__(self,lst): self.lst=[0,0,0] if isinstance(lst,list): self.lst[:]=lst[:] def __mul__(self,V2): pass def __imul__(self, val): pass def __repr__(self): return "Vec:"=str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst)补充__mul__和__imul__方法的定义。当执行如下语句时，程序能正确的输出结 果：

def __repr__(self): return "Vec:" + str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:" + str(self.lst) # 示例用法 v1 = Vec([1, 2, 3]) v2 = Vec([2, 3, 4]) # 向量相乘 v3 = v1 * v2 print(v3) # 输出: ...

class COctree(object): def __init__(self): self.vector = lib.new_vector() self.code = None def __del__(self): lib.delete_vector(self.vector) def __len__(self): return lib.vector_size(self.vector) def __getitem__(self, i): L = self.__len__() if i>=L or i<-L: raise IndexError('Vector index out of range') if i<0: i += L return Level(lib.vector_get(self.vector, c_int(i)),i) def __repr__(self): return '[{}]'.format(', '.join(str(self[i]) for i in range(len(self)))) def push(self, i): lib.vector_push_back(self.vector, c_int(i)) def genOctree(self, p): data = np.ascontiguousarray(p).astype(np.double) data_p = data.ctypes.data_as(c_double_p) self.code = OctCode(lib.genOctreeInterface(self.vector,data_p,data.shape[0]))

- __repr__(self): 返回 COctree 对象的字符串表示形式，调用 lib.vector_get() 函数来获取所有元素的字符串表示形式，并以逗号分隔。 - push(self, i): 将元素 i 添加到 vector 中，调用 lib.vector_push_back() ...

def sigmoid(z): return 1.0/(1.0+math.exp(-z)) # random number def random_clamped(): return random.random()*2-1 # "神经元" class Neuron(): def __init__(self): self.biase = 0 self.weights = [] def init_weights(self, n): self.weights = [] for i in range(n): self.weights.append(random_clamped()) def __repr__(self): return 'Neuron weight size:{} biase value:{}'.format(len(self.weights), self.biase) # 层 class Layer(): def __init__(self, index): self.index = index self.neurons = [] def init_neurons(self, n_neuron, n_input): self.neurons = [] for i in range(n_neuron): neuron = Neuron() neuron.init_weights(n_input) self.neurons.append(neuron) def __repr__(self): return 'Layer ID:{} Layer neuron size:{}'.format(self.index, len(self.neurons)) 翻译

这是一个神经网络的 Python ...该类的 init_neurons() 方法用于初始化神经元，其中 n_neuron 和 n_input 分别表示该层神经元的数量和每个神经元的输入数量。 最后，__repr__() 方法用于打印神经元和神经元层的信息。

class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(): def __init__(self,p1,p2): self.p1 = p1 self.p2 = p2 from math import sqrt def length(self): return sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2 + (self.p1,y-self.p2.y)**2)) def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: return (self.p1.y - self.p2.y)/(self.p1.x - self.p2.x) def __repr__(self): return ((self.p1.x,self.p2.y),(self.p2.x,self.p2.y)) line = Point((2,3),(5,9)) line.length() line.slope()

return sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2 + (self.p1.y-self.p2.y)**2) def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: return (self.p1.y - self.p2.y)/(self.p1.x - self.p2.x) def __...

class AverageMeter(object): """Computes and stores the average and current value""" def __init__(self): self.reset() def reset(self): self.val = 0 self.avg = 0 self.sum = 0 self.count = 0 def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count def __repr__(self): return '{:.3f} ({:.3f})'.format(self.val, self.avg)

- __repr__()：返回一个字符串表示当前值和平均值。字符串格式为"当前值 (平均值)"。 这个辅助类可以用于跟踪训练过程中某个指标的平均值，比如损失或准确率。在训练循环中，你可以使用这个类来计算和更新指标的...

class Dog6: def __init__(self, initial_name): self._name = initial_name def get_self(self): return self def __str__(self): # # Implement this! # return __ def __repr__(self): return "<Dog named '" + self._name + "'>" def test_inside_a_method_self_refers_to_the_containing_object(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, fido.get_self()) # Not a string! def test_str_provides_a_string_version_of_the_object(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual("Fido", str(fido)) def test_str_is_used_explicitly_in_string_interpolation(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, "My dog is " + str(fido)) def test_repr_provides_a_more_complete_string_version(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, repr(fido)) def test_all_objects_support_str_and_repr(self): seq = [1, 2, 3] self.assertEqual(__, str(seq)) self.assertEqual(__, repr(seq)) self.assertEqual(__, str("STRING")) self.assertEqual(__, repr("STRING"))

def test_all_objects_support_str_and_repr(self): seq = [1, 2, 3] self.assertEqual("[1, 2, 3]", str(seq)) self.assertEqual("[1, 2, 3]", repr(seq)) self.assertEqual("STRING", str("STRING")) self...

from math import sqrt class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(): def __init__(self,p1,p2): self.p1 = p1 self.p2 = p2 def length(self): lens = sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2 + (self.p1.y-self.p2.y)**2) return lens def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: return (self.p1.y - self.p2.y)/(self.p1.x - self.p2.x) def __repr__(self): return ((self.p1.x,self.p1.y),(self.p2.x,self.p2.y)) line = Line((2,3),(5,9)) line.length() line.slope()

Line类中定义了计算线段长度的方法length和计算线段斜率的方法slope，以及重载__repr__方法便于输出。代码中创建了一个Line对象line，并调用了它的length和slope方法。输出结果为线段的长度和斜率。

File "F:\Anaconda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\upsampling.py", line 156 def extra_repr(self) -> str:

- *1* *2* *3* [使用yolov5-5.0遇到的问题和总结](https://blog.csdn.net/sherlocklcy/article/details/124745452)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_...

上述代码中的class Tree: def __init__(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def __contains__(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def __repr__(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def __str__(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

return 'Tree({0}{1})'.format(repr(self.label), branch_str) def __str__(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_...

class Vec: def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] def __mul__(self,V2): if isinstance(V2, Vec): if len(self.lst) != len(V2.lst): raise ValueError("向量长度必须相等") result = Vec([]) for i in range(len(self.lst)): result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i] return result else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __imul__(self, val): if isinstance(val, (int, float)): for i in range(len(self.lst)): self.lst[i] *= val return self else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __repr__(self): return "Vec:"+str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst) 在不改变def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] 的条件下修改result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i]的错误

def __repr__(self): return "Vec:" + str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:" + str(self.lst) 在这个修改后的代码中，我使用了 append 方法将每个元素追加到 result.lst 中，而不是直接...

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