python上下文管理器细读

本文通过四个实例介绍了Python中上下文管理器的使用方法,包括如何利用@contextlib.contextmanager装饰器将生成器转换为上下文管理器,如何用其进行异常处理,contextlib.closing的正确使用方式以及如何实现文件的读写操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

test 1

上下文管理器,将生成器转化为上下文管理器

import contextlib
@contextlib.contextmanager
def a():
    print(1)
    yield
    print(3)

with a() as q:
    print(2)
test 2

使用上下文管理器,抽象出异常处理

import contextlib
@contextlib.contextmanager
def b():
    try:
        yield
    except Exception as error:
        print('error:',error)

with b():
    1/0
test 3

contextlib.closing 的使用时,要求方法中必须存在一个close的方法名称

import contextlib
class c:
    def d(self):
        print('start')
    def close(self):
        print('game over!')

with contextlib.closing(c()) as c_obj:
    print('contextlib.close()')
test 4

with 完成多个文件的读写操作

with open('a.jpg', 'rb') as from_file, open('b.jpg', 'wb') as to_file:
    to_file.write(from_file.read())

©本文由简书作者:清风Python 原创 如需转载请注明

### YOLO与CAS注意力机制的结合 #### 背景介绍 YOLO系列作为实时目标检测的经典框架,在速度和精度上取得了良好的平衡。然而,为了进一步提升其性能,研究者们尝试引入各种注意力机制来增强特征提取能力。其中,通道注意力(Channel Attention Mechanism, CAM)是一种常见的设计思路。 CAM的核心思想在于动态调整不同卷积核权重的重要性,从而突出关键区域并抑制无关信息的影响[^1]。具体来说,这种机制通过对输入张量的不同维度施加权值调节操作,使得网络更加专注于重要的语义特性。 #### CAS 注意力机制概述 CAS (Cross Aggregation Spatial) 是一种融合空间位置信息与跨层关联性的新型注意结构。它不仅考虑了局部像素间的相互关系,还兼顾到了多尺度上下文线索的作用。相比于传统单一形式的空间或者通道级调控方案,CAS具备更强的表现力以及适应复杂场景的能力[^3]。 #### 实现方式分析 以下是将CAS应用于YOLO的具体步骤: 1. **定义基础组件** 首先构建基本单元——即负责捕捉长程依赖特性的子模块。这部分可以基于Transformer架构下的MSDA完成初始化设置。 2. **嵌入到骨干网路中** 将上述创建好的部件无缝集成至现有Backbone部分之后的位置处;例如ResNet/PANet等常用选项均可适配此改动逻辑。 3. **微调超参数配置** 根据实际应用场景需求合理设定训练过程中涉及的各项数值范围,如批次大小(batch size),迭代轮次(epoch number)等等细节项均需仔细斟酌以便获得最佳效果表现。 4. **代码片段展示** ```python import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) def add_cas_to_yolo(model): for i, layer in enumerate(model.backbone.layers): ca_layer = ChannelAttention(layer.out_channels) setattr(model.backbone.layers[i], 'ca', ca_layer) return model ``` 以上脚本展示了如何向标准版YOLO模型内部添加一层简单的通道注意力机制实例化过程[^4]。 --- #### 参考价值较高的论文推荐 对于希望深入理解两者联结原理及其优化策略的朋友而言,《CBAM: Convolutional Block Attention Module》是一篇极具启发意义的文章,值得细读品味。另外关于更广泛的视觉任务建模技巧探讨,则可参阅《DilatedFormer: Efficient Transformers with Multi-Scale Dilated Attention》,从中获取更多灵感源泉。 ---
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