sys.path.append(os.pardir)

时间: 2023-04-24 10:06:08 浏览: 83
sys.path.append(os.pardir) 意思是将 os.pardir (也就是 ".." ,表示当前目录的父目录)添加到 Python 的搜索路径中。这样就可以在当前目录的父目录中导入模块。
相关问题

sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.path.pardir)))

`sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.path.pardir)))` 这行代码的作用是将当前脚本所在目录的父目录添加到`sys.path`中。 解析该代码的步骤如下: 1. `os.path.dirname(__file__)` 返回当前脚本的目录路径。 2. `os.path.pardir` 返回当前目录的父目录路径。 3. `os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.path.pardir)` 将当前脚本的目录路径和父目录路径拼接起来。 4. `os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.path.pardir))` 返回拼接后的路径的绝对路径。 5. `sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.path.pardir)))` 将拼接后的绝对路径添加到`sys.path`中。 这段代码的作用是将当前脚本所在目录的父目录添加到`sys.path`中,以便在脚本中可以引用父目录中的模块或文件。

import sys, os sys.path.append(os.pardir)

这段代码的作用是将当前目录的父目录添加到sys.path中,以便在导入其他模块时能够搜索到父目录下的文件。\[2\]sys.path是一个列表,用于存储Python解释器在导入模块时搜索路径的顺序。通过使用sys.path.append(os.pardir),我们可以将父目录添加到搜索路径中,以便在导入其他模块时能够找到父目录下的文件。这样做的好处是可以更方便地导入其他包和模块,使代码更简洁。\[1\]同时,需要注意的是,这种方法添加的路径只在当前Python程序运行期间有效,程序退出后会失效。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [sys.path.append()](https://blog.csdn.net/yalipf/article/details/107266203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

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