python编写小程序界面

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问题导出：

比如CTPN的网络结构在 下：

((‘data’)

.conv(3, 3, 64, 1, 1, name=’conv1_1′)

.conv(3, 3, 64, 1, 1, name=’conv1_2′)

.max_pool(2, 2, 2, 2, padding=’VALID’, name=’pool1′)

.conv(3, 3, 128, 1, 1, name=’conv2_1′)

.conv(3, 3, 128, 1, 1, name=’conv2_2′)

.max_pool(2, 2, 2, 2, padding=’VALID’, name=’pool2′)

.conv(3, 3, 256, 1, 1, name=’conv3_1′)

.conv(3, 3, 256, 1, 1, name=’conv3_2′)

.conv(3, 3, 256, 1, 1, name=’conv3_3′)

.max_pool(2, 2, 2, 2, padding=’VALID’, name=’pool3′)

.conv(3, 3, 512, 1, 1, name=’conv4_1′)

.conv(3, 3, 512, 1, 1, name=’conv4_2′)

.conv(3, 3, 512, 1, 1, name=’conv4_3′)

.max_pool(2, 2, 2, 2, padding=’VALID’, name=’pool4′)

.conv(3, 3, 512, 1, 1, name=’conv5_1′)

.conv(3, 3, 512, 1, 1, name=’conv5_2′)

.conv(3, 3, 512, 1, 1, name=’conv5_3′))

#========= RPN ============

((‘conv5_3’)

.conv(3,3,512,1,1,name=’rpn_conv/3×3′))

((‘rpn_conv/3×3′).Bilstm(512,128,512,name=’lstm_o’))

((‘lstm_o’).lstm_fc(512,len(anchor_scales) * 10 * 4, name=’rpn_bbox_pred’))

((‘lstm_o’).lstm_fc(512,len(anchor_scales) * 10 * 2, name=’rpn_cls_score’))

# generating training labels on the fly

# output: rpn_labels(HxWxA, 2) rpn_bbox_targets(HxWxA, 4) rpn_bbox_inside_weights rpn_bbox_outside_weights

# 给每个anchor上标签，并计算真值(也是delta的形式)，以及内部权重和外部权重

((‘rpn_cls_score’, ‘gt_boxes’, ‘gt_ishard’, ‘dontcare_areas’, ‘im_info’)

.anchor_target_layer(_feat_stride, anchor_scales, name = ‘rpn-data’ ))

# shape is (1, H, W, Ax2) -> (1, H, WxA, 2)

# 给之前得到的score进行softmax，得到0-1之间的得分

((‘rpn_cls_score’)

.spatial_reshape_layer(2, name = ‘rpn_cls_score_reshape’)

.spatial_softmax(name=’rpn_cls_prob’))

整体的网络结构是Conv+RPN+Bi-LSTM+fc，但本文探究的就不是这些了，只是好奇为什么这么多网络结构能链式连接在一起，所以恰当来说，本文类型属于Python语法之类了python 可视化设计界面。

———————————————————————–纯语法，非喜勿进———————————————————————

首先需要这个Class是如何调用的。

:

class VGGnet_train(Network):

:

class Network(object):

在实例化class VGGnet_train的时候，继承了class Network，所以class VGGnet_train继承了class Network所有的类函数。

实例化的过程会调用__init__()函数，可以看到最后一行：

self.setup()

所以说网络结构在一开始实例化的时候就加载进内存了，只不过一般都会初始化为一个值(比如Conv中的weights一般初始化为mean为0、std为0.1的值)。

分析setup()函数，从(‘data’)开始，就一直链式调用将所有网格加载进来了。

首先来说，self代表的是类的实例化，而非类，可以参考Python面向对象。

类的实例化表明其可以通过点号来访问类的属性。

先下个结论，链式调用的原理是type(self) = type((‘data’)) = type((3, 3, 64, 1, 1, name=’conv1_1′))，即类的实例化访问类属性后返回值依然是类的实例化，从而可以继续访问返回值的类属性，实现链式调用。

那么关键是，怎么实现：类的实例化访问类属性后返回值依然是类的实例化，答案就是里面的装饰器函数layer()【注：feed()函数除外，其本身就返回了一个类的实例化self】，在一个函数上方添加代码@layer就是其表示形式。

装饰器的作用就是将被修饰的函数作为参数，并返回修饰后的同名函数或其它可调用的东西。

在这份代码里，意思就是在执行属性conv(3, 3, 64, 1, 1, name=’conv1_1′)及max_pool(2, 2, 2, 2, padding=’VALID’, name=’pool1′)之前，会先调用layer函数。

分析conv()等函数发现，其与一般的卷积函数并无不同，也是调用TensorFlow里面的函数，将输入经过函数操作后得到输出值。

再回顾下装饰器的作用，操作被修饰的函数后，装饰器再执行操作返回类的实例化self即可。

观察源码发现确实是这样的，在layer()函数中：

# Perform the operation and get the output.

layer_output = op(self, layer_input, *args, kwargs)

# Add to layer LUT.

self.layers[name] = layer_output

# This output is now the input for the next layer.

(layer_output)

# Return self for chained calls.

return self

执行op(self, layer_input, *args, kwargs)操作会将输入处理后得到输出，最后还是需要return self的。

至于(layer_output)的作用，是将列表清空，将输出放入进去替换输入，这样下一次调用的输入就是这次的输出了，达到链式调用的目的。

原文地址1：https://blog.csdn.net/weixin_/article/details/
参考资料：python中用turtle画一个圆形 https://blog.csdn.net/SXIAOYAN_/article/details/