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python中語法定義的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
這篇文章給大家分享的是有關(guān)python中語法定義的示例分析的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。
1. 括號與函數(shù)調(diào)用
def devided_3(x): return x/3.
print(a) #不帶括號調(diào)用的結(jié)果：
print(a(3)) #帶括號調(diào)用的結(jié)果：1
不帶括號時，調(diào)用的是函數(shù)在內(nèi)存在的首地址； 帶括號時，調(diào)用的是函數(shù)在內(nèi)存區(qū)的代碼塊，輸入?yún)?shù)后執(zhí)行函數(shù)體。
2. 括號與類調(diào)用
class test(): y = 'this is out of __init__()' def __init__(self): self.y = 'this is in the __init__()' x = test # x是類位置的首地址 print(x.y) # 輸出類的內(nèi)容：this is out of __init__() x = test() # 類的實例化 print(x.y) # 輸出類的屬性：this is in the __init__() ;
3. function(#) (input)
def With_func_rtn(a):
print("this is func with another func as return")
print(a)
def func(b):
print("this is another function")
print(b)
return func
func(2018)(11)
>>> this is func with another func as return
2018
this is another function
11其實，這種情況最常用在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中：
def model(input_shape):
# Define the input placeholder as a tensor with shape input_shape.
X_input = Input(input_shape)
# Zero-Padding: pads the border of X_input with zeroes
X = ZeroPadding2D((3, 3))(X_input)
# CONV -> BN -> RELU Block applied to X
X = Conv2D(32, (7, 7), strides = (1, 1), name = 'conv0')(X)
X = BatchNormalization(axis = 3, name = 'bn0')(X)
X = Activation('relu')(X)
# MAXPOOL
X = MaxPooling2D((2, 2), name='max_pool')(X)
# FLATTEN X (means convert it to a vector) + FULLYCONNECTED
X = Flatten()(X)
X = Dense(1, activation='sigmoid', name='fc')(X)
# Create model. This creates your Keras model instance, you'll use this instance to train/test the model.
model = Model(inputs = X_input, outputs = X, name='HappyModel')
return model感謝各位的閱讀！關(guān)于“python中語法定義的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
當前題目：python中語法定義的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
文章分享：http://m.biofuelwatch.net/article/cegdoo.html
