.load_anchors用法

.load_anchors是一个Python库中的函数，用于将锚点数据加载到一个字典中。锚点是HTML文档中的一种标记，用于标识文档中的特定位置。.load_anchors函数可以帮助开发者快速加载HTML文档中的所有锚点信息，并将其存储在一个字典中。该函数的语法如下：

from bs4 import BeautifulSoup
from bs4.element import Tag

def load_anchors(html: str) -> dict:
    anchors = {}
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    for tag in soup.find_all("a"):
        if isinstance(tag, Tag) and tag.has_attr("href") and tag.has_attr("name"):
            anchors[tag["name"]] = tag["href"]
    return anchors

.load_anchors函数接收一个HTML字符串作为输入，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档。函数遍历HTML文档中的所有锚点标签，并将锚点的名称和链接存储在一个字典中。最终，函数返回该字典。使用.load_anchors函数，开发者可以轻松地在Python中访问HTML文档中的锚点数据。

相关问题

def generate(self, onnx=False): #---------------------------------------------------# # 建立yolov3模型，载入yolov3模型的权重 #---------------------------------------------------# self.net = YoloBody(self.anchors_mask, self.num_classes) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.net.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.net = self.net.eval() print('{} model, anchors, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if not onnx: if self.cuda: self.net = nn.DataParallel(self.net) self.net = self.net.cuda()

这段代码定义了一个 generate 方法，该方法用于创建 YOLOv3 模型并载入预训练权重。如果 onnx 参数为 False，则将模型部署到 GPU 上进行加速，否则不使用 GPU，并将模型权重加载到模型中。在加载权重时，需要指定 map_location 参数，将权重文件从 GPU 转移到 CPU 上，以便在不同设备上使用预训练权重。最后，如果使用 GPU，则使用 nn.DataParallel 对模型进行并行化处理。

class Model(nn.Module): def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().__init__() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)

这是一个使用 PyTorch 框架实现的 YOLOv5 模型，用于目标检测任务。模型通过解析传入的配置文件来定义模型结构，并使用输入的参数来覆盖配置文件中的一些值，例如输入通道数、类别数和锚点等。模型定义了一个 `Model` 类，继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。在 `__init__` 方法中，模型首先判断传入的配置文件是字典类型还是 yaml 文件，然后解析配置文件中的值来定义模型结构。模型中的核心是 `parse_model` 函数，它会根据配置文件中的内容来构建网络模型，并返回模型和一个保存列表。模型的输出是目标的分类、位置和置信度等信息。