Question

假设我有一个神经网络。我可以在其中执行一些操作，如下所示：

def one_iteration(my_op, data, ...):
    for i in range(...):
        ...
        my_op(data)
        ...

想象一下，for循环不仅仅是一个for循环，而且它是如何迭代一组对象的。现在，如果传递my_op training函数，我就设置了。但是，如果我想将evaluate函数作为my_op传递，现在我想让我的中间结果知道我是如何做的。所以我会这样做：

def one_iteration(my_op, data, ...):
    results = []
    for i in range(...):
        ...
        result = my_op(data)
        results.append(result)
    return results

我会有一个列表/数组，其结果让我评估该网络在该迭代中的执行情况。现在，假设我希望my_op为validate，为此，我需要更多中间信息。我也许可以这样做：

def one_iteration(my_op, data, is_validation, ...):
    results = []
    if is_validation:
        more_results = []
    for i in range(...):
        ...
        result, other_result = my_op(data)
        results.append(result)
        if is_validation:
            more_results.append(other_result)
    return results

但是，此时它开始变得各种各样的混乱。我知道我可以实现单独的train，evaluate和validate方法，并且在每个方法中，我可以做所需要的，但我看到的问题是每个方法将重复它在对象上迭代的方式（在这种情况下，for循环），因此，如果我改变迭代的方式，我必须在3个不同的地方更改它。我是否缺少一种设计模式？

Answer 1

所以传递两个方法：一个是元操作，它接受操作：

'response' => [
            'formatters' => [
                \yii\web\Response::FORMAT_JSON => [
                    'class' => 'yii\web\JsonResponseFormatter',
                    'prettyPrint' => YII_DEBUG, // use "pretty" output in debug mode
                    'encodeOptions' => JSON_UNESCAPED_SLASHES | JSON_UNESCAPED_UNICODE,
                ],
            ],
        ],
'urlManager' => [
            'enablePrettyUrl' => false,
            'showScriptName' => false,
            'rules' => [
                [
                    'class' => 'yii\rest\UrlRule',
                    'controller' => 'v1/blog',
                    'pluralize'=>false
                ]
            ],
        ]

让def one_iteration(meta_op, my_op, data, ...): for i in range(...): ... meta_op(my_op, data) ...决定如何处理结果。

如果我有一个应该有条件行为的函数，那么最好的方法是什么？

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