tensorrt教程 pytorch,tensorrt教程 fp16

　　标记rt

　　stdlibtokenize模块无法正确往返。这张包装纸

　　还有两个额外的标记，ESCAPED_NL和

　　不重要_WS，令牌数据类型。Src _ to _ tokens和

　　令牌_到_src往返。

　　如果是基于

　　Python注释。

　　固定

　　安装pip标记化-rt

　　施用方式

　　数据结构

　　Tokenize_rt.offset(line=none，utf8 _ byte _ offset=None))))652

　　标记，并与ast交叉引用

　　标注出处。

　　Tokenize_rt.Token(name，src，line=None，utf8_byte_offset=None))))).

　　创建标记名：token。Tok _ name或

　　转义_NL或不重要_WS

　　Src:令牌的源代码是文本。

　　行：此标签出现的行号。这不是任何人的东西

　　转义的_NL和不重要的_WS标签。

　　Utf8_byte_offset:这个标志是

　　是的，这对于ESCAPED_NL和IMPORTANT_WS标记来说是无的。

　　tokenize_rt.Token.offset

　　获取此标记的偏移量。

　　将令牌转换和显示为

　　tokenize _ rt . src _ to _ tokens(text:str)-List[Token]

　　tokenize _ rt . tokens _ to _ src(iterable[token])-str

　　tokenize-rt添加的附加令牌

　　tokenize_rt .转义_NL

　　tokenize _ rt . UNIMPORTANT _ WS

　　助理

　　tokenize_rt.NON_CODING_TOKENS

　　包含标签的frozenset。这些标记可以显示在其他标记之间

　　影响控制流或代码：注释

　　转义_NL

　　荷兰

　　不重要_WS

　　tokenize _ rt . parse _ string _ literal(text:str)-Tuple[str，str]

　　将字符串文本解析为前缀和字符串内容parse_string_literal(ffoo) (f ，foo ))

　　tokenize _ rt . reversed _ enumerate(sequence[Token]-iterator[tuple[int，Token]]

　　生成(索引，令牌)对。用于重写源代码。

　　token ize _ rt . rfind _ string _ parts(sequence[token]，I )- Tuple[int，]

　　搜索字符串文本的字符串部分的索引I必须从字符串文本的末尾开始。

　　对于不是字符串的内容text())空元组)tokens=src _ to _ tokens)( foo bar 。大写)))rfind _ strict

　　与标记化的区别

　　Tokenize-rt将ESCAPED_NL添加到用反斜杠转义的新行“token”中

　　在tokenize-rt空白中添加IMPORTANT_WS(在tokenize中销毁)。

　　Tokenize-rt正则化字符串前缀，即使没有分析-

　　例如，这是

　　蟒蛇皮.

　　Tokenize-rt标准化python 2长文本(4l/4L)和八进制

　　python 3 (0755)的文本是

　　python 3).

　　用例

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