小编Ian*_*low的帖子

是否有任何python库可以让我绘制z = f(x,y),其中z表示为密集光栅化图像中的颜色(与一堆散点图的颜色相对)？如果是这样,我会使用什么功能？

看起来matplotlib.pyplot中的一些轮廓函数接近我想要的,但它们绘制轮廓线,我不希望这样.

据我所知,python模块永远不会导入两次,即模块中的代码仅在第一次导入时执行.后续导入语句只是将模块添加到导入范围.

我有一个名为"TiledConvC3D.py"的模块,但似乎已多次导入.我使用pdb打印此模块代码顶部的堆栈.

这是从第一次执行模块开始的堆栈跟踪结束:

File "<anonymized>/python_modules/Theano/theano/gof/cmodule.py", line 328, in refresh
  key = cPickle.load(open(key_pkl, 'rb'))
File "<anonymized>/ops/TiledConvG3D.py", line 565, in <module>
  import TiledConvC3D
File "<anonymized>/ops/TiledConvC3D.py", line 18, in <module>
  pdb.traceback.print_stack()

它继续执行几次.但是,第二次调用它的完整堆栈跟踪没有显示任何调用reload,因此不应发生这些执行:

File "sup_train_conj_grad.py", line 103, in <module>
  dataset = Config.get_dataset(dataset_node)
File "<anonymized>/Config.py", line 279, in get_dataset
  from datasets import NewWiskott
File "<anonymized>/datasets/NewWiskott.py", line 16, in <module>
  normalizer_train = video.ContrastNormalizer3D(sigma, global_per_frame = False, input_is_5d = True)
File "<anonymized>/util/video.py", line 204, in __init__
  self.f = theano.function([input],output)
File "<anonymized>/python_modules/Theano/theano/compile/function.py", line 105, in function …

是否有任何方法可以覆盖,允许我使用print语句/ pdb /等来跟踪每次分配我的类的实例？虽然取消了一些物体,但我似乎得到了一些从未有过的物体__setstate__或者__init__它们.我尝试覆盖__new__并打印出我所制作的每个对象的id __new__,但我仍然遇到带有永不打印的id的对象.

编辑:这是我的代码,我用来改变(仪表)__new__我的类及其所有超类除了object它自己:

class Allocator:
    def __init__(self, my_class):
       self.my_class = my_class
       self.old_new = my_class.__new__

    def new(self, * args, ** kargs):
        rval = self.old_new(*args, ** kargs)
        #rval = super(self.my_class,cls).__new__(cls)
        print 'Made '+str(self.my_class)+' with id '+str(id(rval))
        return rval

def replace_allocator(cls):
    if cls == object:
        return

    setattr(cls,'__new__',Allocator(cls).new)
    print cls.__base__

    try:
        for parent in cls.__base__:
            replace_allocator(parent)
   except:
        replace_allocator(cls.__base__)

一旦在主脚本中导入,我就在类的父类上调用replace_allocator.我的课程有一个习惯__new__,它也打印出id.

我找不到任何关于tf.app.flags的文档,但是我看到命令行解析器会很乐意接受无效的语法,从未定义的标志等等.有没有办法配置它来引发这些错误案件？我浪费了很多时间试图找出为什么降低我的学习率没有帮助,因为问题只是我输入了"-learning_rate"而不是"--learning_rate".