Loader=yaml.SafeLoader
时间: 2023-04-12 16:00:40 浏览: 109
这是一个 YAML 解析器中的参数设置,用于安全地加载 YAML 文件。在 Python 中,可以使用 PyYAML 库来解析 YAML 文件,其中 SafeLoader 是默认的 YAML 解析器。如果你想要加载一个 YAML 文件,可以使用以下代码:
```python
import yaml
with open('example.yaml', 'r') as f:
data = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)
```
这将使用 SafeLoader 解析 example.yaml 文件,并将结果存储在 data 变量中。
相关问题
with open(opt.data) as f: data = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)
这段代码中,我们使用了 Python 的内置函数 `open()` 打开一个文件,并将其赋值给变量 `f`。接着,我们使用 PyYAML 库的 `load()` 函数将文件中的 YAML 格式数据加载到内存中,并将其赋值给变量 `data`。
其中,`opt.data` 是一个字符串类型的变量,表示 YAML 文件的路径。在 `open()` 函数中,我们将该路径作为参数传递给函数,以便打开文件。在这里,我们使用了 `with` 语句,这样可以在代码块执行完毕后自动关闭文件,避免因为程序出错或异常而忘记关闭文件导致资源泄露的问题。
需要注意的是,由于 YAML 文件可能包含恶意代码,因此我们在使用 PyYAML 库的 `load()` 函数时,需要指定 `Loader=yaml.SafeLoader` 参数,这样可以避免在加载 YAML 文件时执行其中的 Python 代码,从而提高安全性。
if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True cli_args = docopt(__doc__, version="Usecase 2 Training Script 1.0") config_file = Path(cli_args['--config']) config = yaml.load(config_file.open(), Loader=yaml.SafeLoader) modelclass = get_model(config['model']) model = modelclass(**config['model_args'])是什么意思
这段代码是一个常见的Python编程习惯,用于判断当前脚本是否作为主程序运行。
`if __name__ == "__main__":`表示如果当前脚本是作为主程序运行的,则执行其下缩进的代码块。
`torch.backends.cudnn.benchmark = True`是PyTorch中的设置,用于启用CuDNN的自动调优机制,以提升深度学习模型在GPU上的计算性能。
接下来,使用`docopt`库解析命令行参数,并将解析结果存储在`cli_args`变量中。`__doc__`表示当前脚本的文档字符串,`--config`是一个命令行选项,表示配置文件的路径。
然后,使用`Path`类创建一个表示配置文件路径的`config_file`对象。`config_file.open()`打开配置文件,并使用`yaml.load()`函数将配置文件中的内容加载为Python对象。`Loader=yaml.SafeLoader`指定了加载器,用于安全地加载配置文件,避免潜在的安全问题。
接着,根据配置文件中的模型信息获取模型类。`config['model']`表示配置文件中的模型名称,而`get_model()`函数用于根据模型名称获取对应的模型类。
最后,使用获取到的模型类和配置文件中的模型参数创建模型对象。`modelclass(**config['model_args'])`使用关键字参数方式传递模型参数,并实例化一个模型对象。
这段代码的作用是在当前脚本作为主程序运行时,设置CuDNN的自动调优机制,解析命令行参数,并根据配置文件加载模型类和模型参数,创建一个模型对象。