使用函数传参时，如果参数是一个dict怎么办

如果要向线程传递一个字典作为参数，可以将该字典作为一个元素添加到 `args` 元组中。然后，在线程的目标函数中，使用索引来访问该元素，并将其转换为字典。

例如：

import threading

def print_dict(d):
    print(d)

t = threading.Thread(target=print_dict, args=({"name": "Tom", "age": 20},))
t.start()

这里将字典 `{"name": "Tom", "age": 20}` 添加到 `args` 元组中。然后，在线程的目标函数 `print_dict` 中，使用索引 `0` 来访问该元素，并将其转换为字典。在 Python 中，可以使用 `**` 操作符将字典解包为关键字参数。

例如：

import threading

def print_dict(name, age):
    print(name, age)

d = {"name": "Tom", "age": 20}
t = threading.Thread(target=print_dict, args=(**d,))
t.start()

这里将字典 `{"name": "Tom", "age": 20}` 解包为关键字参数，并将其作为参数传递给函数 `print_dict`。在函数 `print_dict` 中，可以像普通的关键字参数一样访问字典中的值。

相关问题

python dict传参

在Python中，字典（dict）是可变对象。这意味着，当你将一个字典作为参数传递给一个函数时，函数可以修改这个字典，并且这些修改将在函数外部可见。

例如，在引用中的代码示例中，函数trans接受一个字典作为参数。在函数内部，可以修改这个字典，而这些修改也会反映在函数外部。

同样，在引用和引用中的代码示例中，类Config的构造函数接受一个字典作为参数。这个字典被保存在类的实例变量self.dataset中，并且可以在类的其他方法中使用和修改这个字典。

总结起来，Python的字典是可变对象，所以可以在函数或类的方法中传递和修改字典。

python tf.Session().run 传参 feed_dict 比较两个人脸图片的相似度

可以使用深度学习框架Tensorflow的实现来比较两个人脸图片的相似度。具体步骤如下：

1. 首先，使用Tensorflow建立一个计算图，包括输入张量、模型结构、输出张量等。

2. 加载训练好的人脸识别模型，并根据需要配置模型参数。

3. 定义两个张量，分别存储两幅人脸图片的像素值。

4. 构造一个feed_dict字典，将两个张量分别赋值给前面定义的两个输入张量。

5. 调用tf.Session().run()方法，执行计算图，同时将feed_dict作为参数传递进去。

6. 获取输出张量的值，即为两幅人脸图片的相似度。

下面是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义计算图
input1 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
input2 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
output = model(input1, input2) # 根据需要配置模型参数

# 加载模型
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, "model.ckpt")

# 加载图片，分别存储像素值
img1 = load_image("image1.jpg")
img2 = load_image("image2.jpg")

# 构造feed_dict
feed_dict = {input1: img1, input2: img2}

# 执行计算图，获取输出张量的值
similarity = sess.run(output, feed_dict=feed_dict)

其中，load_image()函数用于加载图片并将其转换为张量，model()函数用于构建模型结构。需要根据具体的模型结构和数据集进行修改。