Python partial()
首先，我们需要简单了解下偏函数的作用：和装饰器一样，它可以扩展函数的功能，但又不完成等价于装饰器。通常应用的场景是当我们要频繁调用某个函数时，其中某些参数是已知的固定值，通常我们可以调用这个函数多次，但这样看上去似乎代码有些冗余，而偏函数的出现就是为了很少的解决这一个问题。举一个很简单的例子，比如我就想知道 100 加任意数的和是多少，通常我们的实现方式是这样的：
# 第一种做法：
def add(*args):
return sum(args)
print(add(1, 2, 3) + 100)
print(add(5, 5, 5) + 100)
# 第二种做法
def add(*args):
# 对传入的数值相加后，再加上100返回
return sum(args) + 100
print(add(1, 2, 3)) # 106
print(add(5, 5, 5)) # 115
看上面的代码，貌似也挺简单，也不是很费劲。但两种做法都会存在有问题：第一种，100这个固定值会返回出现，代码总感觉有重复；第二种，就是当我们想要修改 100 这个固定值的时候，我们需要改动 add 这个方法。下面我们来看下用 parital 怎么实现：
from functools import partial
def add(*args):
return sum(args)
add_100 = partial(add, 100)
print(add_100(1, 2, 3))
add_200 = partial(add, 101)
print(add_100(3, 4, 5))
是不是很简单~
大概了解了偏函数的例子后，我们再来看一下偏函数的定义：
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用，简单介绍下：
func: 需要被扩展的函数，返回的函数其实是一个类 func 的函数
*args: 需要被固定的位置参数
**kwargs: 需要被固定的关键字参数
如果在原来的函数 func 中关键字不存在，将会扩展，如果存在，则会覆盖
用一个简单的包含位置参数和关键字参数的示例代码来说明用法：
同样是刚刚求和的代码，不同的是加入的关键字参数
def add(*args, **kwargs):
# 打印位置参数
for n in args:
print(n)
print("-"*20)
# 打印关键字参数
for k, v in kwargs.items():
print('%s:%s' % (k, v))
# 暂不做返回，只看下参数效果，理解 partial 用法
普通调用
add(1, 2, 3, v1=10, v2=20)
"""
1
2
3
--------------------
v1:10
v2:20
"""
# partial
add_partial = partial(add, 10, k1=10, k2=20)
add_partial(1, 2, 3, k3=20)
"""
10
1
2
3
--------------------
k1:10
k2:20
k3:20
"""
add_partial(1, 2, 3, k1=20)
"""
10
1
2
3
--------------------
k1:20
k2:20
"""
Detection 应用代码
lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch)
def get_lr_scheduler(lr_decay_type, lr, min_lr, total_iters, warmup_iters_ratio = 0.05, warmup_lr_ratio = 0.1, no_aug_iter_ratio = 0.05, step_num = 10):
def yolox_warm_cos_lr(lr, min_lr, total_iters, warmup_total_iters, warmup_lr_start, no_aug_iter, iters):
if iters <= warmup_total_iters:
# lr = (lr - warmup_lr_start) * iters / float(warmup_total_iters) + warmup_lr_start
lr = (lr - warmup_lr_start) * pow(iters / float(warmup_total_iters), 2) + warmup_lr_start
elif iters >= total_iters - no_aug_iter:
lr = min_lr
else:
lr = min_lr + 0.5 * (lr - min_lr) * (
1.0 + math.cos(math.pi* (iters - warmup_total_iters) / (total_iters - warmup_total_iters - no_aug_iter))
)
return lr
def step_lr(lr, decay_rate, step_size, iters):
if step_size < 1:
raise ValueError("step_size must above 1.")
n = iters // step_size
out_lr = lr * decay_rate ** n
return out_lr
if lr_decay_type == "cos":
warmup_total_iters = min(max(warmup_iters_ratio * total_iters, 1), 3)
warmup_lr_start = max(warmup_lr_ratio * lr, 1e-6)
no_aug_iter = min(max(no_aug_iter_ratio * total_iters, 1), 15)
# 偏funcation
func = partial(yolox_warm_cos_lr ,lr, min_lr, total_iters, warmup_total_iters, warmup_lr_start, no_aug_iter)
else:
decay_rate = (min_lr / lr) ** (1 / (step_num - 1))
step_size = total_iters / step_num
func = partial(step_lr, lr, decay_rate, step_size)
return func
def set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch):
lr = lr_scheduler_func(epoch)
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = lr
set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch)
