学习Python编程基础

需积分: 10 3 下载量 12 浏览量 更新于2024-07-16 收藏 3.4MB PDF 举报
"LEARNING_TO_PROGRAM_WITH_PYTHON.pdf.pdf" 是一本关于学习Python编程的教程,作者是Richard L. Halterman。这本书旨在教授初学者如何通过Python语言进行软件开发,涵盖了一系列编程基础概念。 在第1章《软件开发的背景》中,作者介绍了软件开发的上下文,讨论了软件在现代社会中的重要性。他提到了开发工具,指出Python是初学者学习编程的理想选择,因为它简洁、易读,并且拥有丰富的库和强大的社区支持。接着,书中展示了编写Python程序的基本步骤,包括如何编写一个简单的程序,并逐步引入更复杂的程序结构。本章还总结了编程的一些基本概念,并提供了练习题来帮助读者巩固所学。 第2章《值和变量》深入讲解了编程中的核心概念——值(如整数和浮点数)和变量(用于存储值的容器)。作者阐述了变量的赋值操作,以及标识符的规则,包括它们必须遵循的命名约定。此外,他还讨论了浮点数类型和字符串,特别是字符串中的控制代码,如换行和制表符。用户输入的处理也有所涉及,包括使用`eval()`函数解析和执行用户输入的代码,以及如何控制`print()`函数的输出格式。本章末尾同样提供了总结和练习题。 第3章《表达式和算术》介绍了表达式的基本概念,这是编程中最基本的组成部分,用于计算和组合值。书中详细解释了运算符的优先级和关联性,并强调了注释在代码可读性中的作用。错误处理是这一章的重点,区分了语法错误、运行时错误和逻辑错误。作者通过一系列的算术例子来说明这些概念,并介绍了一些额外的算术运算符,最后探讨了算法的设计和实现。本章同样包含总结和练习,以帮助读者理解和运用所学知识。 第4章《条件执行》进入了控制流的话题,主要讲解了布尔类型和条件语句,如`if`、`else`和`elif`,这些都是决定程序分支的关键。这一章将教会读者如何根据条件执行不同的代码块,这是编写复杂逻辑的基础。 这本书通过逐步引导的方式,为初学者提供了全面的Python编程基础知识,覆盖了从基本语法到程序设计的重要概念。每个章节都配有总结和习题,有助于巩固学习成果,是学习Python编程的优秀资源。

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传