__slots__ は Python で何ができるのでしょうか? (分析例)
この記事では、python__slots__ に関する関連知識について学びましょう。友達の中には、Python プログラミング言語に触れたばかりで、この側面について特別に理解していない人もいるかもしれません。次の記事で、紹介させていただきますPython__slots__ に関する関連知識を学びましょう。
インスタンスのプロパティを制限したい場合はどうすればよいでしょうか?たとえば、名前と年齢の属性のみが Student インスタンスに追加できます。
制限の目的を達成するために、Python ではクラスを定義するときに特別な __slots__ 変数を定義して、クラス インスタンスに追加できる属性を制限できます。試してみます Try:
class Student(object): __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
'score' が __slots__ に配置されていないため、スコア属性をバインドできません。スコアをバインドしようとすると、AttributeError が発生します。
__slots__ を使用する場合、__slots__ で定義された属性は現在のクラス インスタンスにのみ影響し、継承されたサブクラスには影響しないことに注意してください。
>>> s = Student() # 创建新的实例 >>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name' >>> s.age = 25 # 绑定属性'age' >>> s.score = 99 # 绑定属性'score' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
サブクラス Define __slots__ でも使用されない限り、そのため、サブクラス インスタンスが定義できる属性は、サブクラス インスタンス自体の __slots__ に親クラスの __slots__ を加えたものになります。
以上がこの記事の内容です、この記事では主に
python__slots__の関連知識を紹介しますので、上記の内容を理解するために活用していただければ幸いです。この記事で説明したことがあなたのお役に立ち、Python の学習が容易になることを願っています。 関連知識の詳細については、php 中国語 Web サイトの
Python チュートリアル以上が__slots__ は Python で何ができるのでしょうか? (分析例)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
