1.ONNX一本通:综述&使用&源码分析(持续更新)
2.Python-Numpy模块tile函数[源码解析]
3.深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的源码实现原理及源码剖析
4.python是直接执行吗
5.Python modbus_tk 库源码分析
6.Pytorch之Dataparallel源码解析
ONNX一本通:综述&使用&源码分析(持续更新)
ONNX详解:功能概述、Python API应用与源码解析
ONNX的解析核心功能集中在模型定义、算子操作、源码序列化与反序列化,解析以及模型验证上。源码它主要通过onnx-runtime实现运行时支持,解析saf易支付2.7.1源码包括图优化和平台特定的源码算子库。模型转换工具如tf、解析pytorch和mindspore的源码FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。ONNX Python API实战
场景一:构建线性回归模型,解析基础操作演示了API的源码使用。
场景二至四:包括为op添加常量参数、解析属性以及控制流(尽管控制流在正式模型中应尽量避免)。源码
场景五和后续:涉及for循环和自定义算子的解析添加,如Cos算子,源码涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。
源码分析
onnx.checker:负责模型和元素的检查,cpp代码中实现具体检查逻辑。
onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等:提供模型构建、算子定义和辅助函数。
onnx.numpy_helper:处理numpy数组与onnx tensor的转换。
onnx.reference:提供Python实现的op推理功能。
onnx.shape_inference:进行模型的形状推断。
onnx.version_converter:处理不同op_set_version的转换。
转换实践
ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式,同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。总结
ONNX提供了一个统一的IR(中间表示)框架,通过Python API构建模型,支持算子定义的检查和模型的序列化。同时,它利用numpy实现基础算子,视频读取播放源码便于模型的正确性验证,并支持不同框架模型之间的转换。Python-Numpy模块tile函数[源码解析]
本文将深入解析Python numpy 模块中的 tile 函数,探讨其功能、参数类型限制及实际应用场景。tile 函数主要用于复制数组,实现重复操作。
函数 tile(A, reps) 中,A 和 reps 需要提供数组或其他序列化类型作为输入。A 可以是数组、列表、元组、字典、矩阵甚至基本 Python 数据类型如 int、float、string、bool。而 reps 的输入类型可以是 tuple、list、dict、array、int 或 bool,但不支持 float、string 和 matrix 类型作为输入参数。
理解 tile 函数的关键在于其如何实现数组复制功能。其实,如果能够利用 Python 的广播功能,无需调用 tile 函数。本文将通过源码分析,揭示 tile 函数的运作机制,以及如何在实际应用中正确使用它。
tile 函数源码解析
深入分析 tile 函数源码,我们首先关注函数头部定义,然后对 reps 参数进行特殊处理。将 reps 转换为元组类型,是过检测驱动源码解析函数逻辑的关键步骤。我们逐一分析元组转换过程,以及不同类型输入如何处理。
在源码中,当 reps 输入不符合要求的类型时,会抛出 TypeError 异常,并将异常值放入元组中,从而实现兼容性处理。通过元组长度的获取,我们可以理解函数如何处理重复次数。
在进一步的代码分析中,我们发现元组长度与输入数组维度的匹配性至关重要。判断语句中,通过检查数组维度与重复次数的一致性,确保函数能够准确执行复制操作。如果维度不匹配,则通过特定代码逻辑进行处理,确保函数能够正确识别并执行操作。
形成最终输出结果的 shape 函数,通过将 shape 属性与重复次数相乘,实现数组复制效果。核心代码集中在对原始数据的维度进行重复处理,确保最终输出的数组形状符合预期。
示例代码
通过示例代码,直观展示 tile 函数的使用方法。例如,对于数组 A = [1, 2] 和 reps = (1, 1),函数将 A 复制为相同形状。而对于数组 A = [[1, 2], [3, 4]] 和 reps = (1, 2),tile 函数将 A 按照给定的重复次数生成相应形状的输出。
通过源码解析与实际应用示例,本文旨在帮助开发者深入了解 numpy 模块中的 tile 函数,提高代码编写效率与准确性。
深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的实现原理及源码剖析
深入剖析 Python 虚拟机中列表(list)的内部机制和源码实现 Python 中列表作为常用的数据结构,支持多种操作。本文将详细揭示 CPython 虚拟机中列表的构造原理,以及关键函数的微擎查源码源码解析。列表结构
在 CPython 中,PyListObject 的结构如下,包含内存管理、长度以及实际存储数据的数组等字段。列表操作函数源码分析
创建列表:通过预先分配内存空间,下次创建新列表时复用旧空间,提高效率。
append 函数:涉及数组扩容,当列表满时,自动扩展容量。
insert 函数:简单实现,通过移动元素实现插入。
remove 函数:删除元素时,调整后续元素位置。
统计与拷贝
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count 函数统计元素数量,浅拷贝函数 copy 只复制引用,深拷贝需借助 copy 模块的 deepcopy。
清空与反转
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clear 函数释放列表资源,reverse 函数通过交换数组元素指针实现列表反转。
总结
理解列表的实现细节有助于优化 Python 代码,提升程序效率。深入探索这些内部机制,可以更好地编写和维护 Python 代码。python是直接执行吗
Python 代码不是直接执行的。
Python 是一种解释型语言,这意味着它的代码在执行前需要由一个解释器进行解析和执行。Python 的解释器会一行一行地读取源代码,将源代码转换为字节码,然后由Python虚拟机来执行这些字节码。这个过程与编译型语言(如C或C++)有所不同,编译型语言在执行前需要将源代码整体编译为机器代码。
让我们通过一个简单的例子来更好地理解这个过程。假设我们有以下的Python代码:
python
print("Hello, world!")
当你运行这段代码时,Python 解释器会做以下几件事情:
1. 加载代码文件:解释器首先会加载包含这段代码的文件。
2. 解析代码:接着,解释器会解析这段代码,棋弈圈源码将其转换为抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)。AST 是源代码的抽象表示,使得解释器能够理解代码的结构和语义。
3. 生成字节码:解释器会将 AST 进一步转换为字节码。字节码是一种中间表示形式,它比源代码更接近于机器代码,但仍然需要由Python虚拟机来解释执行。
4. 执行字节码:最后,Python 虚拟机会执行这些字节码,从而实现代码的功能,即打印出 "Hello, world!"。
虽然 Python 是解释型语言,但它也具有一些编译型语言的特性。例如,Python 使用了一种称为“即时编译”(Just-In-Time compilation,JIT)的技术,可以在运行时将部分字节码编译为机器代码,从而提高代码的执行效率。但这种编译是动态的,发生在代码执行过程中,而不是在执行前。因此,我们仍然说Python是一种解释型语言,而不是编译型语言。
Python modbus_tk 库源码分析
modbus_tcp 协议是工业项目中常用的设备数据交互协议,基于 TCP/IP 协议。协议涉及两个角色:client 和 server,或更准确地称为 master 和 slave。modbus_tk 库作为 Python 中著名且强大的 modbus 协议封装模块,其源码值得深入分析,尤其是在关注并发量等方面的需求时。深入研究 modbus_tk 库的源代码和实现逻辑,对在库的基础上进行更进一步的开发尤其重要。因此,本文旨在提供对 modbus_tk 库源码的深入解析,以供参考。
实例化 TcpMaster 对象时,首先导入 TcpMaster 类,该类继承自 Master,但在实例化时并未执行任何操作。Master 的 `__init__()` 方法同样没有执行任何具体任务,这使得 TCP 链接在创建 TcpMaster 实例时并未立即建立。TCP 链接的建立在 `open()` 方法中实现,该方法由 TcpMaster 类执行。在 `open()` 方法中,自定义了超时时间,进一步保证了 TCP 连接的建立。
在 TcpMaster 类的 `execute()` 方法中,核心逻辑在于建立 TCP 协议的解包和组包。在读写线圈或寄存器等操作时,都会调用 `execute()` 方法。详细分析了 `execute()` 方法的具体实现,包括通过注释掉的组包等过程代码,以及 `TcpMaster._make_query()` 方法的实现。`_make_query()` 方法封装了请求构建过程,包括生成事务号、构建请求包和发送请求。
在请求构建完成后,`_send()` 方法负责通过 `select` 模块进行连接状态检测,确保发送数据前连接无异常。通过分析 `execute()` 方法的后续逻辑,我们能够看到一个完整的组包、发送数据及响应解析的源码流程。响应解析涉及 `TcpMaster.execute()` 方法中对 MBAP 和 PDU 的分离、解包及数据校验。
在解析响应信息时,`TcpQuery().parse_response()` 方法解包并验证 MBAP 和 PDU,确保数据一致性。通过此过程,获取了整个数据体,完成了响应信息的解析。在 `execute()` 方法的后续部分,没有执行新的 I/O 操作,进一步简化了流程。
为了保障线程安全,`threadsafe` 装饰器被添加在 `Master.execute()` 方法及 `TcpQuery._get_transaction_id()` 方法上。这一装饰器确保了跨线程间的同步,但可能引起资源竞争问题。在实际应用中,为了避免同一设备不能同时读写的情况,可以显式传递 `threadsafe=False` 关键字参数,并实现自定义锁机制。
modbus_tk 模块提供了丰富的钩子函数,如 `call_hooks`,在数据传递生命周期中自动运行,实现特定功能的扩展。常见的钩子函数包括初始化、结束、请求处理等,这些功能的实现可以根据具体需求进行定制化。
Pytorch之Dataparallel源码解析
深入解析Pytorch之Dataparallel源码
在深入理解Dataparallel原理之前,需要明白它的使用场景和目的。Dataparallel设计用于在多GPU环境下并行处理数据,提高模型训练效率。
初始化阶段,Dataparallel需要实例化一个模型。这一步中,模型的参数会被复制到所有可用的GPU上,从而实现并行计算。
在前向传播阶段,Dataparallel的核心作用体现出来。它会将输入数据分割成多个小批次,然后分别发送到各个GPU上。在每个GPU上执行前向传播操作后,结果会被收集并汇总。这样,即便模型在多GPU上运行,输出结果也如同在单GPU上运行一样。
具体实现中,Dataparallel会利用Python的多重继承和数据并行策略。它继承自nn.Module,同时调用nn.DataParallel的构造函数,从而实现并行计算。
对于那些需要在GPU间共享的状态或变量,Dataparallel还提供了相应的管理机制,确保数据的一致性和计算的正确性。这样的设计使得模型能够高效地在多GPU环境下运行,同时保持代码的简洁性和易读性。
总结而言,Dataparallel通过分割数据、并行执行前向传播和收集结果的机制,实现了高效的数据并行训练。理解其源码有助于开发者更好地利用多GPU资源,提升模型训练效率。
Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码,旨在揭示其算法实现细节与设计思路,以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究,作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析,以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先,分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图(DAG),动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合,而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语,确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中,作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库,记录着词频与词性信息;__init__.py则是核心功能的入口,提供了分词接口cut,支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下,会生成所有可能的词组合;精确模式通过最大概率路径确定最优分词;综合模式则同时考虑概率与未登录词,以提高分词效果。
实现细节方面,文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合;精确模式基于词频和最大概率路径策略,高效识别最优分词;综合模式利用HMM模型处理未登录词,进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图,直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效,通过巧妙的算法设计和数据结构应用,展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析,不仅有助于理解结巴分词的功能实现,也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。
PyZelda 源码解析(全)
深入剖析PyZelda源代码 PyZelda是一个基于Python实现的Zelda游戏复制品,本篇文章将全面解析其源码,带你探索游戏背后的逻辑与实现细节。 项目目录结构清晰,源码主要分布在多个Python文件中: Debug.py:用于游戏调试与错误处理。 Enemy.py:敌人系统定义,包括敌人的行为、攻击和移动逻辑。 Entity.py:实体基类,所有游戏对象如玩家、敌人、物品等的通用属性与方法。 Level.py:游戏关卡管理,控制地图的加载、渲染和交互。 Magic.py:魔法系统,实现魔法效果与使用逻辑。 Main.py:主程序入口,游戏循环、事件处理与逻辑控制。 Particles.py:粒子系统,用于实现视觉效果如火花、爆炸等。 Player.py:玩家角色定义,包括控制、生命值、能量等。 Settings.py:游戏设置与参数,如屏幕大小、音效、音乐等。 Support.py:辅助功能模块,可能包括输入处理、资源加载等。 Tile.py:地砖系统,用于构建游戏地图。 UI.py:用户界面处理,包括菜单、提示、分数等。 Upgrade.py:升级系统,允许玩家提升角色属性。 Weapon.py:武器系统,管理玩家的攻击与装备。 通过这些文件,我们可以深入理解游戏设计与实现的各个方面,从基础的逻辑处理到复杂的交互与渲染,每一个环节都为构建完整的游戏体验做出了贡献。 解析PyZelda源码不仅有助于提高Python编程能力,还能深入了解游戏开发中的设计模式与最佳实践,为后续的游戏项目提供宝贵的经验。