`kurfile.py`的`_parse_section`有什么作用?

时间:2017-04-08 08:15:20

标签: python deep-learning

在控制台中运行kur dump cifar.yml,当代码在kurfile.Kurfile.parse()执行时,在调试模式下:

L115之前和之后

self._parse_section(
    self.engine, builtin['settings'], stack, include_key=False,
    auto_scope=True)

pprint(self.__dict__['data']['settings'])的输出没有区别,那么_parse_section的实际用途是什么?

之前和之后
self._parse_section(
    self.engine, builtin['train'], stack, include_key=False,
    auto_scope=True)

pprint(self.__dict__['data']['train'])的输出没有区别。我观察到的唯一影响是我们现在可以使用相同的输出运行pprint(self.__dict__['data']['training'])。那么_parse_section的实际用途是什么?

谢谢!

1 个答案:

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回答@ajsyp:

  

_parse_section。此调用的工作是使用Engine来评估任何Jinja2模板。在CIFAR示例中,没有任何Jinja2模板在Kurfile中使用 where - 除了model部分,这是非常特殊的处理 - 所以你可以期待没有在通话之前/之后更改data字典。