标题yolov3 代码中@wraps(Conv2D)的作用 参考文献：https://blog.csdn.net/ltfdsy/article/details/81357280 在 keras-yolo3-master\yolo3\model.py 中，有如下代码： @wraps(Conv2D) def DarknetConv2D(*args, **kwargs): “”“Wrapper to

装饰器（Decorator） 在 Python 中，装饰器是一个特殊的函数，它可以修改或扩展另一个函数的行为。装饰器是一个小函数，它接受另一个函数作为参数，并返回一个新的函数，该新的函数“包装”了原始函数。 元数据丢失问题 当你创建一个装饰器时，你实际上是创建了一个新的函数，该函数调用原始函数。然而，这个新的函数不会继承原始函数的元数据（例如名称、文档字符串、参数）。这可能会导致问题，例如使

一、前置说明 1、本节目标 了解 @functools.wraps 的作用。 2、相关回顾 Python 装饰器基础Python 装饰器执行过程详解 二、主要内容 1、问题代码 下面是一段 不能正确显示函数名 的问题代码： def log_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f"Calling {func.__nam

第26条 用 functools.wraps 定义函数装饰器 ​ Python 中有一个特殊写法，可以用装饰器来封装某个函数，从而让函数在执行这个函数之前与执行完这个函数之后，分别运行某些代码。这意味着，调用者传给参数的参数值、函数返回给调用者的值，以及函数抛出的异常，都可以由装饰器访问并修改。这是个很有用 的机制，能够保证用户以正确的方式使用函数，也能用来调试程序或实现函数注册功能，此外还有很

保留元信息 先看一个案例： def my_decorate(func):def inner_fun(*args, **kargs):print('here is my_decorate')func()return inner_fun@my_decoratedef greet():print("say hi")print(greet.__name__)输出：inner_fun Gre