装饰器在Python中的作用及在PyTorchMMDetection中的实战应用-EW帮帮网

装饰器在Python中的作用

1. 装饰器是什么？为什么它很重要？

装饰器（Decorator）是Python中的一种高级语法，用于在不修改原函数代码的情况下，动态增强函数的功能。它的核心思想是**"装饰"现有函数**，类似于给手机套壳——手机本身功能不变，但多了保护或附加功能。

1.1 装饰器的核心作用

代码复用：避免重复写相同的逻辑（如日志、计时、权限检查）
非侵入式扩展：不改动原函数代码就能添加功能
提高可读性：通过@decorator语法，明确功能增强意图

2. 装饰器在PyTorch中的实战案例

2.1 案例1：函数执行计时器

在模型训练中，经常需要统计某个函数的运行时间：

import time
import torch
from functools import wraps

def timer(func):
    @wraps(func)  # 保留原函数的元信息
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} executed in {end - start:.4f}s")
        return result
    return wrapper

# 使用装饰器统计训练耗时
@timer
def train_one_epoch(model, dataloader, optimizer):
    model.train()
    for data, target in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 调用时会自动打印执行时间
train_one_epoch(model, train_loader, optim.Adam(model.parameters()))

输出示例：

train_one_epoch executed in 12.3456s

2.2 案例2：自动切换模型状态

在PyTorch中，训练和评估模式需要手动切换，用装饰器可以自动化：

def set_mode(mode='train'):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(model, *args, **kwargs):
            if mode == 'train':
                model.train()
            else:
                model.eval()
            return func(model, *args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

# 训练时自动切换为train模式
@set_mode('train')
def custom_train_step(model, data):
    # ...训练逻辑
    pass

# 评估时自动切换为eval模式
@set_mode('eval')
def custom_eval_step(model, data):
    # ...评估逻辑
    pass

3. 装饰器在MMDetection中的高级应用

MMDetection作为目标检测框架，大量使用装饰器实现模块化设计。

3.1 案例1：注册自定义模块

MMDetection通过@MODELS.register_module()装饰器实现插件化架构：

from mmdet.models import MODELS

@MODELS.register_module()  # 注册自定义Backbone
class MyBackbone(nn.Module):
    def __init__(self, depth=50):
        super().__init__()
        # ...自定义实现

# 配置文件中可直接使用
cfg = dict(
    backbone=dict(type='MyBackbone', depth=101)  # 直接调用注册的类
)

3.2 案例2：Hook机制增强训练流程

MMDetection用装饰器实现训练Hook（如学习率调整）：

from mmcv.runner import HOOKS, Hook

@HOOKS.register_module()  # 注册自定义Hook
class MyCustomHook(Hook):
    def before_train_epoch(self, runner):
        print(f"Before epoch {runner.epoch}!")

# 配置中添加Hook
custom_hooks = [
    dict(type='MyCustomHook', priority='NORMAL')
]

4. 装饰器的底层原理

理解装饰器需要掌握三个关键概念：

函数是一等公民：可以像变量一样传递
闭包（Closure）：内层函数记住外层作用域
语法糖@：@decorator等价于func = decorator(func)

执行流程：

@timer
def foo(): pass

# 等价于
foo = timer(foo)

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