[人工智能]python 函数传递

最近在处理 模型计算量 模型参数量 问题时发现python内部可以将函数作为参数传递，坦白来说这是一种比较新颖的计算方法。
ptflops 作为一种常用的模型参数量计算手段，在深度学习模型中使用范围广泛；之前在使用过程中发现模型多输入的情况下函数会报错。后面我这边是直接改动了源代码将input_res给更改为支持list输入的函数类型。
实际上文章支持多输入，只是需要借用input_constructo，input_constructor可以作为变量或者函数整个的作为参数传递进入来对input_res解析，在本例中input_constructor就可以直接设置为true，则即可进行下一步的处理、

python调用函数的实例可以参考以下的代码块，即可以将函数作为参数在内部进行传递：

def convert(func,seq):
    'conv. sequence of numbers to same type'
    return [func(eachNum) for eachNum in seq]

myseq = (123,45.67,-6.2e8,999999999L)
print (convert(int,myseq))    # [123,45,-62000000,999999999]
print (convert(long,myseq))   # [123L,45L,-62000000L,999999999L]
print (convert(float,myseq))  # [123.0,45.67,-62000000.0,999999999.0]