.format(*classify)

这是一个Python字符串的格式化方法，可以用来将变量插入到字符串中。其中，"*classify"表示将一个元组或列表中的元素逐个传递给.format()方法作为参数。例如：

name = "Alice"
age = 25
print("My name is {}, and I am {} years old.".format(name, age))

输出结果为：

My name is Alice, and I am 25 years old.

相关问题

args.cuda = True if torch.cuda.is_available() else False model_name = args.model_name classify_type = args.classify_type if args.embedding == 'random': embedding = 'random' else: embedding = 'word2vec' if model_name == 'FastText': from utils_fasttext import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs else: from utils import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs path_corpus = 'data/data_{}/'.format(dataname[5:]) # 公共文件 地址 path_output = 'result_{}/'.format(dataname) # 结果输出 logdir = "result_{}/log/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 saved_dict = "result_{}/saved_dict/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 embed_dir = "result_{}/embedding/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useTypes) # 结果输出 makedirs([logdir, saved_dict, embed_dir])

这段代码片段是根据命令行参数来进行一些设置和路径的初始化。

首先，根据 `torch.cuda.is_available()` 的返回值判断是否支持 GPU，并将结果赋给 `args.cuda` 变量，即如果支持 GPU，则 `args.cuda` 为 `True`，否则为 `False`。

然后，将 `args.model_name` 和 `args.classify_type` 的值分别赋给 `model_name` 和 `classify_type` 变量。

接下来，根据 `args.embedding` 的值来确定 `embedding` 的取值。如果 `args.embedding` 为 `'random'`，则将 `embedding` 设置为 `'random'`，否则设置为 `'word2vec'`。

然后，根据 `model_name` 的值判断是否使用 FastText 模型，并根据需要引入相应的工具模块。

接下来是一系列的路径设置：

- `path_corpus` 是存放数据文件的路径，根据 `dataname` 来确定。
- `path_output` 是结果输出的路径，根据 `dataname` 来确定。
- `logdir` 是日志文件存放的路径，包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useType`。
- `saved_dict` 是模型保存的路径，包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useType`。
- `embed_dir` 是嵌入向量文件保存的路径，包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useTypes`。

最后，通过调用 `makedirs()` 函数来创建这些路径所对应的文件夹。

这段代码的目的是根据命令行参数来进行一些设置和路径的初始化，以便后续的程序运行能够正确读取和保存相关的文件。

if config.adaptive_lr: scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=config.decay_rate) # 调整学习率指数衰减，每次epoch：学习率 = gamma * 学习率 scheduler.step(train_loss) if total_batch % 10 == 0: # 每多少轮输出在训练集和验证集上的效果 if 'multi' in config.classify_type and 'level3' in config.classify_type: # 多标签分类 print('Epoch [{0:>3}/{1:>3}/{2:>5}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs, total_batch), end=' ') print(' | loss: {:.4f}'.format(train_loss.item()), end='') result_train = evaluate(outputs, labels, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) # 验证集和训练集的准确率 vali_loss, result_vali = vali_test(config, model, vali_iter, LOSS) # 验证 test_loss, result_test = vali_test(config, model, test_iter, LOSS) # 测试

这段代码用于在训练过程中输出训练集和验证集的效果，并进行学习率调整。

首先，根据配置文件中的参数 `config.adaptive_lr` 判断是否需要进行学习率调整。如果需要调整学习率，则创建一个 `ExponentialLR` 学习率调度器，并设置衰减因子为 `config.decay_rate`。每个epoch结束后，通过调用 `scheduler.step(train_loss)` 实现学习率衰减，即学习率 = gamma * 学习率，其中 `gamma` 是衰减因子。

接下来，通过判断 `total_batch` 是否为10的倍数，来决定是否输出训练集和验证集的效果。如果是多标签分类，并且分类类型中包含'multi'和'level3'，则输出训练集的损失值和评估结果。如果不满足上述条件，则不进行输出。

然后，调用 `vali_test` 函数对验证集和测试集进行评估，计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

整个代码段的作用是在每个epoch的训练过程中，根据需要输出训练集和验证集的效果，并进行学习率调整。同时，还会计算验证集和测试集的损失值和评估结果。