今天在看yolo代码时 看到一个exal的用法。
eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
通常用来计算表达式：
>>>x = 7
>>> eval( '3 * x' )
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>>> eval('pow(2,2)')
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eval(expression[, globals[, locals]]) #expression -- 表达式。 #globals -- 变量作用域，全局命名空间，如果被提供，则必须是一个字典对象。 #locals -- 变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映射对象
Evaluate the given source in the context of globals and locals.
The source may be a string representing a Python expression or a code object as returned by compile(). The globals must be a dictionary and locals can be any mapping, defaulting to the current globals and locals. If only globals is given, locals defaults to it.
在全局和局部上下文中评估给定源。
源代码可以是表示Python表达式的字符串，也可以是由compile（）返回的代码对象。全局变量必须是字典，局部变量可以是任何映射，默认为当前全局变量和局部变量。如果只给出全局变量，则局部变量默认为全局变量。
实例如下：
在yolo.py代码中有：
m = eval(m) if isinstance(m, str) else m # eval strings #其意思类似于 如果m是一个字符串类型的数据，则对m溯源 源头可以是一个类
由于在这里m被赋值的是一个Conv的字符串：溯源后找到了在common.py文件下定义的一个类，算是完成了一个字符串转变成类的操作。
class Conv(nn.Module):#卷积
# Standard convolution
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
super(Conv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())
def forward(self, x):
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
def fuseforward(self, x):
return self.act(self.conv(x))
