Hlstm theano代码笔记

本文详细解析了深度学习模型的训练流程,包括数据加载、参数初始化等关键步骤,并对比分析了Python中sys.exit()与os._exit()两种程序退出方式的差异及应用场景。

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

一.代码结构

train_model.py

data_engine.py 数据处理

config.py

utils.py

model.py

layer.py

metrics.py

optimizers.py

evaluation.py

1.train_model.py

主体部分:train函数

第一步:loading data

    data_engine中Class  Movie2Caption 默认def load_data(self)

[x_tv, mask_tv,
 ctx_tv, ctx_mask_tv] = data_engine.prepare_data(
    engine, [engine.train[index] for index in idx])

第二步:init params

params = model.init_params(model_options)

 

二.知识点

1.expand函数

alist=[1,2]] >>>[1,2]
alist.append([3,4]) >>>[1, 2, [3, 4]]
alist.extend([3,4]) >>>[1, 2, 3, 4]
结论:
list.append(arg1) 参数类型任意,可以往已有列表中添加元素,若添加的是列表,就该列表被当成一个元素存在原列表中,只使list长度增加1.

list.extend(list1) 参数必须是列表类型,可以将参数中的列表合并到原列表的末尾,使原来的 list长度增加len(list1)。

2.sys.exit()退出程序

Python程序有两种退出方式: os._exit() 和 sys.exit()。我查了一下这两种方式的区别。

os._exit() 会直接将python程序终止,之后的所有代码都不会执行。

sys.exit() 会抛出一个异常: SystemExit,如果这个异常没有被捕获,那么python解释器将会退出。如果有捕获该异常的代码,那么这些代码还是会执行。

举个例子

import os

try:
    os._exit(0)
except:
    print('Program is dead.')

这个print是不会打印的,因为没有异常被捕获。

import sys

try:
    sys.exit(0)
except:
    print('Program is dead.')
finally:
    print('clean-up')

这里两个print都可以打印,因为sys.exit()抛出了异常。

使用sys.exit()来退出程序比较优雅,调用它能引发SystemExit异常,然后我们可以捕获这个异常做些清理工作。而os._exit()将python解释器直接退出,后面的语句都不会执行。

一般情况下用sys.exit()就行;os._exit()可以在os.fork()产生的子进程里使用。
 

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