2.2 动态类型在AI参数传递中的应用

Python的动态类型特性为AI开发提供了极大的灵活性。在AI模型的参数传递过程中，同一个变量可以承载不同类型的数据，这对处理多样化的输入场景至关重要。例如，在图像识别任务中，模型可能需要同时接受数值型参数（如学习率）和文本型参数（如分类标签）。

AI模型参数动态传递示例

def train_model(param):
    if isinstance(param, float):  # 判断参数类型
        print(f"设置学习率为: {param}")
    elif isinstance(param, str):
        print(f"加载预训练模型: {param}")

用Cursor编译并运行程序结果如所示。

动态类型允许灵活传参

train_model(0.001)       # 传递浮点数参数
train_model("resnet50")  # 传递字符串参数

输出结果：

设置学习率为: 0.001
加载预训练模型: resnet50

这种特性在AI开发中体现为：

• 多模态数据处理：同一接口可处理图像张量（多维数组）、文本序列等不同类型数据。
• 超参数动态调整：训练过程中可随时将参数从数值类型转换为分类标识符。
• 实验快速迭代：无需定义复杂的数据类型系统即可进行参数调试。

动态类型机制降低了AI系统的开发复杂度，使得开发者可以更专注于算法逻辑本身。这种灵活性也为后续我们将要学习的函数参数传递和面向对象编程奠定了基础。