yaml.load(yaml_str, Loader=yaml.FullLoader)除了FullLoader，还可以使用其他什么参数

除了 `FullLoader`，PyYAML 还支持以下几种加载器：

- `SafeLoader`: 默认的加载器。虽然称为“安全加载器”，但实际上存在一些安全漏洞，因此不建议使用。
- `UnsafeLoader`: 和 `SafeLoader` 相反，这是一个不安全的加载器，可以加载任意的 Python 对象。同样不建议使用。
- `BaseLoader`: `SafeLoader` 和 `FullLoader` 的基类，提供了一些通用的方法和属性。

除了以上的加载器之外，PyYAML 还支持自定义加载器。可以通过继承 `BaseLoader` 类，实现自己的加载器来实现一些特定的需求。

在使用 `yaml.load()` 函数时，可以通过指定 `Loader` 参数来选择合适的加载器。例如，使用 `yaml.load(yaml_str, Loader=yaml.SafeLoader)` 就可以使用 `SafeLoader` 加载器来解析 YAML 格式字符串。

相关问题

parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch DCNNs Training') parser.add_argument( "--config", nargs="?", type=str, default="configs/config.yml", help="Configuration file to use", ) args = parser.parse_args() with open(args.config) as fp: cfg = yaml.load(fp, Loader=yaml.FullLoader) logdir = os.path.join("runs", cfg["model"], str(cfg["run_ID"])) test(cfg, logdir) 什么意思

这段代码是一个典型的训练脚本，用于训练深度卷积神经网络（DCNNs）。让我解释一下它的含义：

1. `argparse.ArgumentParser()`：创建一个参数解析器，用于解析命令行参数。
2. `parser.add_argument()`：向参数解析器添加一个命令行参数。在这段代码中，`--config`是一个可选参数，用于指定配置文件的路径，默认为"configs/config.yml"。
3. `args = parser.parse_args()`：解析命令行参数，并将结果存储在`args`对象中。
4. `with open(args.config) as fp: cfg = yaml.load(fp, Loader=yaml.FullLoader)`：使用`yaml`模块加载配置文件（默认为"configs/config.yml"）并将其存储在`cfg`变量中。这样，你可以在后续的代码中使用配置文件中的配置参数。
5. `logdir = os.path.join("runs", cfg["model"], str(cfg["run_ID"]))`：根据配置文件中的模型名称和运行ID生成日志目录的路径。
6. `test(cfg, logdir)`：调用名为`test`的函数，传入配置参数`cfg`和日志目录路径`logdir`作为参数。

总体来说，这段代码的目的是加载配置文件，设定日志目录路径，并调用`test`函数进行测试。具体的实现细节可能需要查看其他部分的代码才能完全理解。

yaml.FullLoader是什么意思

`yaml.FullLoader` 是 PyYAML 库中的一个加载器（loader），用于将 YAML 格式的文本解析为 Python 对象。与默认的加载器相比，`FullLoader` 更加严格，可以防止一些安全漏洞，因此建议在解析不可信来源的 YAML 文件时使用它。

`FullLoader` 的作用是将 YAML 格式的文本解析为对应的 Python 对象，例如字典、列表、字符串等等。它会对解析结果进行严格的类型检查和错误处理，以避免出现安全漏洞。

使用 `yaml.load()` 函数时，可以通过指定 `Loader` 参数来选择加载器。例如，使用 `yaml.load(yaml_str, Loader=yaml.FullLoader)` 就可以使用 `FullLoader` 加载器来解析 YAML 格式字符串。