浅析Python中“if __name__ == __main__”的意义

本文介绍Python中if __name__ == '__main__'的作用:确保当脚本被直接运行时执行特定代码块,而当脚本被导入到其他模块时则不执行这些代码。此特性有助于组织代码并提高复用性。

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

首先可以用一句话概括:if __name__ == __main__语句的意义是为了使当前脚本可以正常执行,在被其他脚本调用时也可以执行

举个栗子:   print.py 文件中的代码如下:

                     print “the first”

                     if __name__ == __main__:

                     print “the second”

如果执行当前脚本,则执行结果为 the first  the second

如果是其他脚本调用执行 则执行结果为 the first

总结就是:在执行当前脚本时  if __name__ == __main__ 结果为true 所以会执行 if之后的语句

                   在被其他脚本调用时,__name__为当前文件的名字 所以 if 之后的语句不会执行

               

### DeepSeek-R1 技术架构详解 #### 架构概述 DeepSeek-R1 是一种融合了监督学习与强化学习的混合模型体系结构,旨在提供更为强大和实用的功能[^1]。该架构的设计目标是在保持高效性能的同时实现更高的灵活性。 #### 数据收集与预训练阶段 为了优化初始状态并提高后续迭代效率,DeepSeek-R1 使用了大量的冷启动数据来调整基础版本——即 DeepSeek-V3-Base 模型参数,以此作为强化学习过程的良好开端[^2]。这些高质量的数据集对于构建稳健可靠的机器学习系统至关重要。 #### 蒸馏技术的应用 通过引入先进的蒸馏方法论,DeepSeek-R1 成功实现了从小型化到大型化的多尺度建模能力转换。具体而言,团队已经发布了多个不同大小(从7B至30B)经过精心压缩但仍保留核心功能特性的轻量化变体供公众下载使用[^3]。这种做法既促进了资源的有效分配也加速了开发周期。 #### 组合优势 结合上述要素,最终形成的 DeepSeek-R1 结构能够有效地平衡计算成本与预测精度之间的关系;同时支持广泛的任务场景需求,包括但不限于自然语言处理、图像识别以及特定行业领域内的复杂挑战解决。 ```python # Python伪代码展示部分关键组件初始化逻辑 class DeepSeekR1: def __init__(self, base_model_path="path/to/deepseek_v3_base"): self.base_model = load_pretrained(base_model_path) self.distilled_models = {} def add_distilled_version(self, size_in_billion_params, model_weights): key = f"{size_in_billion_params}B" distilled_model = create_compact_model(size_in_billion_params) distilled_model.load_state_dict(model_weights) self.distilled_models[key] = distilled_model def main(): deepseek_r1_instance = DeepSeekR1() # 假设我们有一个预先准备好的权重文件路径列表 weight_files = ["weights_7b.pth", "weights_30b.pth"] sizes = [7, 30] for i in range(len(sizes)): deepseek_r1_instance.add_distilled_version(sizes[i], torch.load(weight_files[i])) if __name__ == "__main__": main() ```
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