(3)解析针对image captioning的测试脚本test.py

本文详细解析ruotianluo/self-critical.pytorch的test.py,涵盖代码解读和实现细节,适合图像字幕生成进阶学习。讲解了json、numpy等模块用途,以及如何设置和加载模型、数据加载器,进行模型评估。

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

写在前面:本节详细介绍了 ruotianluo/self-critical.pytorch 中的 tools/test.py模型,包括代码解析和实现细节等方面。读者将全面深入地了解该模型的特点和优势,并能够运用所学知识进行高质量的代码实现。这是一个必不可少的教程,适合图像字幕生成领域的进阶学习者深入学习。


from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

这段代码使用了Python 2.x__future__模块来导入Python 3.x的一些特性。在Python 2.x中,使用print语句来输出内容,而在Python 3.x中,print语句被变成了prin

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