【python语法】python里很抽象的否定运算符not

示例

tta_dataloader = dataloader.DataLoader(
tta_data, batch_size=1, shuffle=True, # shuffle=True,
pin_memory=not args.cpu, num_workers=args.n_threads)
关于这里的pin_memory=not args.cpu：

解释

• 表达式含义

  • not 是 Python 的布尔否定运算符。not args.cpu 的结果是布尔值：当 args.cpu 为 True 时结果为 False，反之当 args.cpu 为 False 时结果为 True。
  • 因为在程序中 args.cpu 是由 argparse 的 action='store_true' 定义的布尔开关（传入 --cpu 时为 True，默认为 False），所以 not args.cpu 的直观含义是“不是 CPU 模式” → 即“使用 GPU 时为 True，使用 CPU 时为 False”。

• 在 DataLoader 参数中的作用

  • pin_memory 是 PyTorch DataLoader 的一个参数，接受布尔值。pin_memory=True 会让 DataLoader 在返回 batch 前把张量放到“页锁定内存（pinned / page-locked memory）”区域，这样把数据从主内存传输到 GPU（CUDA）时通常更快。
  • 因此 pin_memory=not args.cpu 的目的就是：当程序不在 CPU 模式时（即计划使用 GPU）启用页锁定内存；如果强制只用 CPU，则关闭 pin_memory。

• 举例（结果）

  • 若命令行带 --cpu → args.cpu == True → not args.cpu == False → pin_memory=False。
  • 若不带 --cpu → args.cpu == False → not args.cpu == True → pin_memory=True。

• 等价的显式写法

  if args.cpu:
      pin = False
  else:
      pin = True
  tta_dataloader = DataLoader(..., pin_memory=pin)
  

  或更简洁：

  pin_memory = not args.cpu
  

• 额外建议（更稳健）

  • 有时你还想确认 CUDA 是否可用再启用 pin memory：

    pin_memory = (not args.cpu) and torch.cuda.is_available()
    

  • 若 args.cpu 不是布尔（极少见），not 会把任意“真值/假值”转换为布尔；不过这里 args.cpu 应当是布尔，可放心使用。

总结：pin_memory=not args.cpu 用来根据命令行开关自动启用/禁用 DataLoader 的页锁定内存 —— 在使用 GPU 时启用（加速主存→GPU 传输），在仅用 CPU 时禁用。