args 中是不是默认存在 rng_seed 属性
时间: 2024-01-24 12:18:52 浏览: 15
在 Python 中,`args` 并不是一个特定的对象或数据类型,而是通常用于传递函数参数的元组或列表。因此,`args` 中是否存在 `rng_seed` 属性取决于函数的定义和调用方式。如果函数定义中包含 `rng_seed` 参数,并且在调用函数时将其包含在 `args` 中,则 `args` 中就会存在 `rng_seed` 属性。否则,`args` 中就不存在该属性。
相关问题
if hasattr(args, "rng_seed"): cfg.RNG_SEED = args.rng_seed的含义
这段代码的含义是如果在 `args` 中存在 `rng_seed` 属性,则将其值赋给 `cfg` 的 `RNG_SEED` 属性。其中,`hasattr()` 函数用于判断一个对象是否有某个特定的属性,如果有则返回 `True`,否则返回 `False`。如果 `args` 对象中存在 `rng_seed` 属性,则将其值赋给 `cfg` 对象的 `RNG_SEED` 属性,这样就可以控制程序中的随机数种子,从而控制程序运行的随机性。
if __name__ == "__main__": args = parse_args() fix_random_seed_as(args.seed) app = Model(args) app.train()
这段代码用于执行模型训练的入口。首先,它会检查当前脚本是否作为主程序运行,即 `__name__` 是否为 `"__main__"`。这样做是为了确保这部分代码只在该脚本作为主程序时执行。
然后,通过调用 `parse_args()` 方法获取命令行参数,并将其赋值给 `args` 变量。这里假设 `parse_args()` 是一个用于解析命令行参数的函数。
接下来,通过调用 `fix_random_seed_as(args.seed)` 方法来设置随机种子。这可能是为了确保训练过程的可重复性,因为使用相同的随机种子可以使得每次运行时的随机数生成结果一致。
然后,创建一个 `Model` 类的实例,并将 `args` 作为参数传递给构造函数。这个 `Model` 类可能是一个自定义的类,用于实现具体的模型训练过程。
最后,调用 `app.train()` 方法开始进行模型训练。这个方法可能包含训练循环和相关的训练逻辑,用于训练模型并更新模型的参数。