nn.conv2d函数有返回值吗

时间: 2023-08-14 12:08:44 AIGC 浏览: 152
`nn.Conv2d` 函数是 PyTorch 中用于创建二维卷积层(Convolutional Layer)的类。它在模型中定义了卷积操作的参数和计算逻辑。 `nn.Conv2d` 类实例化后,可以通过调用实例对象的 `forward` 方法来执行卷积操作。`forward` 方法的返回值是卷积操作的输出结果。 例如,在使用 `nn.Conv2d` 类创建一个卷积层对象后,我们可以通过调用 `forward` 方法并传入输入数据,得到卷积操作的输出结果。 ```python import torch import torch.nn as nn # 创建一个卷积层对象 conv_layer = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size) # 调用 forward 方法执行卷积操作 input_data = torch.randn(batch_size, in_channels, height, width) output = conv_layer.forward(input_data) ``` 在上面的例子中,`input_data` 是输入数据的张量,它的维度是 `(batch_size, in_channels, height, width)`。`conv_layer` 是一个 `nn.Conv2d` 类的实例对象,通过调用 `forward` 方法并传入 `input_data`,可以得到卷积操作的输出结果 `output`。 因此,`nn.Conv2d` 函数本身没有返回值,但是通过调用实例对象的 `forward` 方法可以获取卷积操作的输出结果。 如果你还有其他关于 `nn.Conv2d` 函数的疑问,请随时提出。
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import torch import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # from model import * # 准备数据集 from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader # 定义训练的设备 device = torch.device("cuda") train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) # length 长度 train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) # 如果train_data_size=10, 训练数据集的长度为:10 print("训练数据集的长度为:{}".format(train_data_size)) print("测试数据集的长度为:{}".format(test_data_size)) # 利用 DataLoader 来加载数据集 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) # 创建网络模型 class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Flatten(), nn.Linear(64*4*4, 64), nn.Linear(64, 10) ) def forward(self, x): x = self.model(x) return x tudui = Tudui() tudui = tudui.to(device) # 损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() loss_fn = loss_fn.to(device) # 优化器 # learning_rate = 0.01 # 1e-2=1 x (10)^(-2) = 1 /100 = 0.01 learning_rate = 1e-2 optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(), lr=learning_rate) # 设置训练网络的一些参数 # 记录训练的次数 total_train_step = 0 # 记录测试的次数 total_test_step = 0 # 训练的轮数 epoch = 10 # 添加tensorboard writer = SummaryWriter("logs_train") for i in range(epoch): print("-------第 {} 轮训练开始-------".format(i+1)) # 训练步骤开始 tudui.train() for data in train_dataloader: imgs, targets = data imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device) outputs = tudui(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) # 优化器优化模型 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_train_step = total_train_step + 1 if total_train_step % 100 == 0: print("训练次数:{}, Loss: {}".format(total_train_step, loss.item())) writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 测试步骤开始 tudui.eval() total_test_loss = 0 total_accuracy = 0 with torch.no_grad(): for data in test_dataloader: imgs, targets = data imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device) outputs = tudui(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) total_test_loss = total_test_loss + loss.item() accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() total_accuracy = total_accuracy + accuracy print("整体测试集上的Loss: {}".format(total_test_loss)) print("整体测试集上的正确率: {}".format(total_accuracy/test_data_size)) writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss, total_test_step) writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 torch.save(tudui, "tudui_{}.pth".format(i)) print("模型已保存") writer.close() 为什么我的运行很慢,显示是可以用GPU的但是很慢,debug发现在函数传回返回值慢,还有第一次进行损失函数定义的时候很慢

class SleepConfig: WAVELET = 'morl' SCALES = pywt.central_frequency('morl') * 50 / np.arange(1, 51) # 50 scales TARGET_SIZE = (64, 64) N_JOBS = 2 BATCH_SIZE = 50 N1_CLASS = 2 # N1阶段的类标签 N2_CLASS = 3 # N2阶段的类标签 # ================== 小波时频图生成 ================== def generate_spectrogram(signal): try: coefs = [] for ch_signal in signal: coef, _ = pywt.cwt(ch_signal, SleepConfig.SCALES, SleepConfig.WAVELET) coefs.append(np.abs(coef)**2) spectrogram = np.stack([ np.log1p((ch_coef - np.min(ch_coef)) / (np.max(ch_coef) - np.min(ch_coef) + 1e-8)) for ch_coef in coefs ], axis=-1) resized = resize(spectrogram, SleepConfig.TARGET_SIZE + (2,), anti_aliasing=True, preserve_range=True) return resized.astype(np.float32) except Exception as e: print(f"[WARNING] 时频图生成失败: {str(e)}") return np.zeros(SleepConfig.TARGET_SIZE + (2,), dtype=np.float32) # ================== 数据预处理 ================== def preprocess_data(X_raw, y_labels): results = Parallel(n_jobs=SleepConfig.N_JOBS, verbose=1)(delayed(generate_spectrogram)(sample) for sample in X_raw) return np.array(results), y_labels # ================== 核心模型架构 ================== class GraphConvLayer(layers.Layer): """真正的图卷积层(支持动态邻接矩阵)""" def __init__(self, units, activation='relu'): super().__init__() self.units = units self.dense = layers.Dense(units) self.activation = layers.Activation(activation) def call(self, inputs): x, a = inputs # x: (batch, nodes, feat), a: (batch, nodes, nodes) x = tf.matmul(a, x) # 邻接矩阵聚合 x = self.dense(x) # 特征变换 return self.activation(x) class DynamicAdjacency(layers.Layer): """动态邻接矩阵生成器(修复返回值)""" def call(self, x): x_norm = tf.math.l2_normalize(x, axis=-1) a = tf.matmul(x_norm, x_norm, transpose_b=True) return tf.nn.sigmoid(a) # 必须返回计算结果 class GCRNBlock(layers.Layer): """图卷积循环网络单元(正确使用邻接矩阵)""" def __init__(self, gcn_units, gru_units): super().__init__() self.gcn = GraphConvLayer(gcn_units) self.gru = layers.GRU(gru_units) def call(self, inputs): x, a = inputs x = self.gcn([x, a]) # 正确传递邻接矩阵 return self.gru(x) def build_gcrn_model(input_shape, num_classes): inputs = layers.Input(shape=input_shape) # CNN特征提取 x = layers.Conv2D(32, 3, padding='same')(inputs) x = layers.MaxPooling2D(2)(x) x = layers.Conv2D(64, 3, padding='same')(x) x = layers.MaxPooling2D(2)(x) # (16,16,64) # 构建图结构 x_flat = layers.Reshape((16 * 16, 64))(x) # (batch,256,64) # 动态邻接矩阵 adjacency = DynamicAdjacency()(x_flat) # (batch,256,256) # GCRN处理 x = GCRNBlock(gcn_units=64, gru_units=128)([x_flat, adjacency]) outputs = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x) return models.Model(inputs, outputs) # ================== 主流程 ================== if __name__ == "__main__": # 假设已加载数据并完成划分 X_train_spec, y_train = preprocess_data(X_train, y_train) X_val_spec, y_val = preprocess_data(X_val, y_val) X_test_spec, y_test = preprocess_data(X_test, y_test) # 数据平衡 smote = SMOTE(sampling_strategy={SleepConfig.N1_CLASS: int(np.bincount(y_train)[2] * 2)}, k_neighbors=5) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy={SleepConfig.N2_CLASS: int(np.bincount(y_train)[3] * 0.5)}) pipeline = make_pipeline(smote, under) X_train_res, y_train_res = pipeline.fit_resample(X_train_spec.reshape(len(X_train_spec), -1), y_train) X_train_res = X_train_res.reshape(-1, 64, 64, 2) # 模型构建与训练 model = build_gcrn_model((64, 64, 2), len(np.unique(y_train))) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit( X_train_res, y_train_res, validation_data=(X_val_spec, y_val), epochs=70, batch_size=32, callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=40)] )这是相对完整的代码,还是只看GCN部分有几层,怎样卷积的,然后详细给我讲一下,包括输入输出是什么

Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 121, in <module> main() File "tools/train.py", line 117, in main runner.train() File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\mmengine\runner\runner.py", line 1777, in train model = self.train_loop.run() # type: ignore File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\mmengine\runner\loops.py", line 289, in run self.run_iter(data_batch) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\mmengine\runner\loops.py", line 313, in run_iter outputs = self.runner.model.train_step( File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\mmengine\model\base_model\base_model.py", line 114, in train_step losses = self._run_forward(data, mode='loss') # type: ignore File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\mmengine\model\base_model\base_model.py", line 361, in _run_forward results = self(**data, mode=mode) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "e:\tuxiangfenge\mmdetection\mmdet\models\detectors\base.py", line 92, in forward return self.loss(inputs, data_samples) File "e:\tuxiangfenge\mmdetection\mmdet\models\detectors\maskformer.py", line 63, in loss losses = self.panoptic_head.loss(x, batch_data_samples) File "e:\tuxiangfenge\mmdetection\mmdet\models\dense_heads\maskformer_head.py", line 554, in loss all_cls_scores, all_mask_preds = self(x, batch_data_samples) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "e:\tuxiangfenge\mmdetection\mmdet\models\dense_heads\mask2former_AdativeQuery_head.py", line 115, in forward mask_features, multi_scale_memorys = self.pixel_decoder(x) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "e:\tuxiangfenge\mmdetection\mmdet\models\layers\hierarchicaldeformablepixeldecoder.py", line 262, in forward decoder_query = layer( File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "e:\tuxiangfenge\mmdetection\mmdet\models\layers\hierarchicaldeformablepixeldecoder.py", line 51, in forward query = self.deform_attn( File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\mmcv\utils\misc.py", line 340, in new_func output = old_func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\envs\openmmlab2\lib\site-packages\mmcv\ops\multi_scale_deform_attn.py", line 330, in forward bs, num_query, _ = query.shape ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) # Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. from typing import List, Tuple, Union import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from mmcv.cnn import Conv2d, ConvModule from mmcv.cnn.bricks.transformer import (MultiScaleDeformableAttention, MultiheadAttention, FFN) from mmengine.model import (BaseModule, ModuleList, caffe2_xavier_init, normal_init, xavier_init) from torch import Tensor from mmdet.registry import MODELS from mmdet.utils import ConfigType, OptMultiConfig from ..task_modules.prior_generators import MlvlPointGenerator from .positional_encoding import SinePositionalEncoding from .transformer import Mask2FormerTransformerEncoder class HierarchicalDecoderLayer(BaseModule): """分层注意力优化版本""" def __init__(self, self_attn_cfg, deform_attn_cfg, use_self_attn=False): super().__init__() self.use_self_attn = use_self_attn if self.use_self_attn: self.self_attn = MultiheadAttention(**self_attn_cfg) self.deform_attn = MultiScaleDeformableAttention(**deform_attn_cfg) self.ffn = FFN( embed_dims=256, feedforward_channels=1024, num_fcs=2, ffn_drop=0.1, act_cfg=dict(type='ReLU')) def forward(self, query, reference_points, feat_maps, is_high_level=False): # 跨查询自注意力(仅高层使用) if self.use_self_attn and is_high_level: query = query.transpose(0, 1) query = self.self_attn(query, query, query)[0] query = query.transpose(0, 1) # 维度修正(核心修改) if reference_points.dim() == 3: reference_points = reference_points.unsqueeze(2) # [bs, nq, 1, 2] # 可变形注意力处理 bs, _, h, w = feat_maps.shape spatial_shapes = torch.tensor([[h, w]], device=feat_maps.device) value = feat_maps.flatten(2).permute(0, 2, 1) query = self.deform_attn( query=query, value=value, reference_points=reference_points, spatial_shapes=spatial_shapes, level_start_index=torch.tensor([0], device=query.device), batch_first=True) return self.ffn(query) @MODELS.register_module() class HierarchicalDeformablePixelDecoder(BaseModule): def __init__(self, in_channels: Union[List[int], Tuple[int]] = [256, 512, 1024, 2048], strides: Union[List[int], Tuple[int]] = [4, 8, 16, 32], feat_channels: int = 256, out_channels: int = 256, num_outs: int = 3, norm_cfg: ConfigType = dict(type='GN', num_groups=32), act_cfg: ConfigType = dict(type='ReLU'), encoder: ConfigType = None, positional_encoding: ConfigType = dict(num_feats=128, normalize=True), init_cfg: OptMultiConfig = None, use_hierarchical_attn: bool = True, num_queries: int = 100): super().__init__(init_cfg=init_cfg) self.strides = strides self.num_input_levels = len(in_channels) self.num_encoder_levels = encoder.layer_cfg.self_attn_cfg.num_levels self.use_hierarchical_attn = use_hierarchical_attn self.num_layers = encoder.num_layers self.num_queries = num_queries self.spatial_shapes = None # 初始化核心组件 self._init_original_components(in_channels, norm_cfg, act_cfg, encoder, positional_encoding, feat_channels, out_channels) # 层次化解码器配置 self.decoder_layers = ModuleList([ HierarchicalDecoderLayer( self_attn_cfg=dict( embed_dims=feat_channels, num_heads=8, dropout=0.1, batch_first=True), deform_attn_cfg=dict( embed_dims=feat_channels, num_heads=8, num_levels=1, num_points=4, batch_first=True), use_self_attn=(i >= self.num_layers // 2) ) for i in range(self.num_layers) ]) def _prepare_encoder_inputs(self, feats: List[Tensor]) -> tuple: batch_size = feats[0].shape[0] encoder_input_list = [] padding_mask_list = [] level_pos_embed_list = [] spatial_shapes = [] reference_points_list = [] for i in range(self.num_encoder_levels): level_idx = self.num_input_levels - i - 1 feat = feats[level_idx] feat_projected = self.input_convs[i](feat) feat_h, feat_w = feat.shape[-2:] feat_hw = torch.tensor([[feat_h, feat_w]], device=feat.device) padding_mask = feat.new_zeros((batch_size, feat_h, feat_w), dtype=torch.bool) pos_embed = self.positional_encoding(padding_mask) level_embed = self.level_encoding.weight[i] level_pos_embed = level_embed.view(1, -1, 1, 1) + pos_embed reference_points = [] for lv in range(self.num_encoder_levels): stride = self.strides[level_idx] * (2 ** lv) ref_points = self.point_generator.single_level_grid_priors( (feat_h, feat_w), lv, device=feat.device) feat_wh = torch.tensor([[feat_w, feat_h]], device=feat.device) ref_points = ref_points / (feat_wh * stride) reference_points.append(ref_points) reference_points = torch.stack(reference_points, dim=1) feat_projected = feat_projected.flatten(2).permute(0, 2, 1) level_pos_embed = level_pos_embed.flatten(2).permute(0, 2, 1) padding_mask = padding_mask.flatten(1) encoder_input_list.append(feat_projected) padding_mask_list.append(padding_mask) level_pos_embed_list.append(level_pos_embed) spatial_shapes.append(feat_hw) reference_points_list.append(reference_points) return ( encoder_input_list, padding_mask_list, level_pos_embed_list, spatial_shapes, reference_points_list ) def _init_original_components(self, in_channels, norm_cfg, act_cfg, encoder, positional_encoding, feat_channels, out_channels): self.input_convs = ModuleList() for i in range(self.num_input_levels - 1, self.num_input_levels - self.num_encoder_levels - 1, -1): input_conv = ConvModule( in_channels[i], feat_channels, kernel_size=1, norm_cfg=norm_cfg, act_cfg=None) self.input_convs.append(input_conv) self.encoder = Mask2FormerTransformerEncoder(**encoder) self.positional_encoding = SinePositionalEncoding(**positional_encoding) self.level_encoding = nn.Embedding(self.num_encoder_levels, feat_channels) self.lateral_convs = ModuleList() self.output_convs = ModuleList() self.use_bias = norm_cfg is None for i in range(self.num_input_levels - self.num_encoder_levels - 1, -1, -1): lateral_conv = ConvModule( in_channels[i], feat_channels, kernel_size=1, bias=self.use_bias, norm_cfg=norm_cfg, act_cfg=None) output_conv = ConvModule( feat_channels, feat_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=self.use_bias, norm_cfg=norm_cfg, act_cfg=act_cfg) self.lateral_convs.append(lateral_conv) self.output_convs.append(output_conv) self.mask_feature = Conv2d( feat_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.point_generator = MlvlPointGenerator(self.strides) def _gen_ref_points(self, feat_level: int) -> Tensor: """重构参考点生成逻辑(核心修改)""" if self.spatial_shapes is None: raise RuntimeError("spatial_shapes not initialized. Run forward first.") # 获取实际数值 h, w = self.spatial_shapes[feat_level][0].tolist() stride = self.strides[feat_level] # 生成基础参考点 [num_points, 2] ref_points = self.point_generator.single_level_grid_priors( (h, w), feat_level, device=next(self.parameters()).device) # 归一化处理 feat_wh = torch.tensor([w, h], dtype=torch.float32, device=ref_points.device) normalized_points = ref_points / (feat_wh * stride) # 扩展维度 [batch_size, num_queries, num_levels=1, 2] return normalized_points.unsqueeze(0).repeat( self.num_queries, 1, 1, 1).permute(1, 0, 2, 3) def forward(self, feats: List[Tensor]) -> Tuple[Tensor, List[Tensor]]: # 准备编码器输入 (encoder_inputs, padding_masks, level_encodings, spatial_shapes, ref_points) = self._prepare_encoder_inputs(feats) self.spatial_shapes = spatial_shapes batch_size = feats[0].size(0) # 编码器处理 spatial_shapes_tensor = torch.cat(spatial_shapes) level_start_index = torch.cat(( spatial_shapes_tensor.new_zeros(1), spatial_shapes_tensor.prod(dim=1).cumsum(0)[:-1] )) memory = self.encoder( query=torch.cat(encoder_inputs, dim=1), query_pos=torch.cat(level_encodings, dim=1), key_padding_mask=torch.cat(padding_masks, dim=1), spatial_shapes=spatial_shapes_tensor, reference_points=torch.cat(ref_points, dim=0).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1, 1, 1), level_start_index=level_start_index, valid_ratios=torch.ones((batch_size, self.num_encoder_levels, 2), device=feats[0].device)) memory = memory.permute(0, 2, 1) # 初始化解码查询 decoder_query = torch.zeros( (batch_size, self.num_queries, 256), device=memory.device) # 分层解码处理(核心修改) for i, layer in enumerate(self.decoder_layers): feat_level = 0 if i < self.num_layers // 2 else -1 is_high_level = (i >= self.num_layers // 2) # 生成四维参考点 [bs, num_q, 1, 2] ref_points = self._gen_ref_points(feat_level).to(memory.device) decoder_query = layer( decoder_query, ref_points, feats[feat_level], is_high_level=is_high_level) # 特征分割与融合 num_queries_per_level = [s[0][0].item() * s[0][1].item() for s in spatial_shapes] outs = torch.split(memory, num_queries_per_level, dim=-1) outs = [ x.reshape(batch_size, -1, int(s[0][0]), int(s[0][1])) for x, s in zip(outs, spatial_shapes) ] # FPN特征融合 for i in range(self.num_input_levels - self.num_encoder_levels - 1, -1, -1): x = feats[i] cur_feat = self.lateral_convs[i](x) y = cur_feat + F.interpolate( outs[-1], size=cur_feat.shape[-2:], mode='bilinear', align_corners=False) y = self.output_convs[i](y) outs.append(y) return self.mask_feature(outs[-1]), outs[:self.num_outs] def init_weights(self): for conv in self.input_convs: xavier_init(conv.conv, distribution='uniform') for conv in self.lateral_convs + self.output_convs: caffe2_xavier_init(conv.conv) normal_init(self.level_encoding, std=0.01) caffe2_xavier_init(self.mask_feature) for p in self.encoder.parameters(): if p.dim() > 1: nn.init.xavier_normal_(p) for layer in self.decoder_layers: if hasattr(layer, 'self_attn'): for param in layer.self_attn.parameters(): if param.dim() > 1: nn.init.xavier_uniform_(param)

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根据提供的文件信息,我们可以梳理出以下几个关键知识点: 1. Docker技术概念: Docker是一个开源的应用容器引擎,允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何支持Docker的平台上。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似iOS的app)。 2. Docker的使用优势: 使用Docker部署应用可以带来多方面的优势,如提高开发效率、简化部署流程、易于迁移和扩展、强化安全性和隔离性等。容器化应用可以在不同的环境中保持一致的运行状态,减少了"在我的机器上可以运行"这类问题。 3. Compose工具: Docker Compose是一个用来定义和运行多容器Docker应用程序的工具。通过Compose,用户可以使用YAML文件来配置应用程序服务,并通过一个命令,完成容器的创建和启动。Docker Compose使得复杂配置的多容器应用的部署和管理工作变得简单。 4. APM(应用性能管理)服务器: APM服务器是用来监控和管理软件应用性能的工具。它通常包括实时性能监控、问题诊断、性能瓶颈定位、用户体验报告等功能。通过提供深入的应用性能洞察,APM能够帮助开发者和运维人员优化和提升应用性能。 5. 弹性APM服务器: 在标题中提到的“弹性”可能是指APM服务器能够根据应用的性能需求自动调整资源分配。这种弹性服务器可以动态地根据负载情况增加或减少资源,以保证应用性能的稳定,并在必要时节省资源。 6. Docker和Compose在APM服务器部署中的作用: Docker和Compose共同作用于APM服务器的部署,意味着开发者可能通过定义一个Docker Compose文件来指定APM服务器的所有依赖和服务。利用容器化的方式,可以保证APM服务器在开发、测试和生产环境中的部署和运行一致性。 7. “docker-apm-master”文件结构: 文件名称列表中提及的“docker-apm-master”很可能是包含Dockerfile、docker-compose.yml等文件的目录名称,这个目录用于管理和构建弹性APM服务器的Docker镜像和服务。在该目录下,可能包含了用于构建APM服务器镜像的脚本、配置文件,以及用于部署和管理APM服务器的Docker Compose配置。 8. 开发和运维实践: 一个“由Docker和Compose支持的弹性apm服务器”项目体现了现代软件开发和运维的实践,即使用容器化和自动化工具来提升开发效率、简化运维工作以及优化应用部署。在微服务架构和云计算日益普及的今天,这类实践变得越来越普遍。 综合以上知识点,我们可以理解“docker-apm:由Docker和Compose支持的弹性apm服务器”是一个运用现代开发运维技术实践,提供应用性能管理解决方案的项目。它结合了Docker容器化技术和Docker Compose自动化管理工具,以实现一个可扩展、弹性的APM服务器,帮助开发者和运维团队高效地监控和优化应用性能。
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游戏开发与部署全流程指南

# 游戏开发与部署全流程指南 ## 1. 开发整体游戏结构 ### 1.1 场景添加与游戏启动 要确保场景能被加载,需将其添加到构建设置中。若不添加,Unity 就无法知晓可用的场景。在之前的测试中,若只是重新加载当前场景,无需进行此操作;但现在若要切换关卡,就必须添加。添加完成后,可从启动场景点击“播放”来启动游戏,此时游戏管理器对象会在两个场景中共享。 不过需注意,由于管理器是在启动场景中加载的,所以必须始终从该场景启动游戏。若觉得每次手动打开启动场景麻烦,可使用此编辑器脚本,它能在点击“播放”时自动切换到指定场景:[https://github.com/jhocking/from-u
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初级运维面试题

<think> 首先,用户的问题是:“我想查找初级运维面试题”,这是在查询初级运维岗位的面试题。系统指令要求我参考提供的引用内容,这些引用来自之前的消息。 回顾引用内容: - 引用[1]:是关于运维面试题的文章,提到“2024年9月最新运维高频面试题汇总(1)”,但它是个标题,没有具体题目内容。它宣传了一个群组。 - 引用[2]:是“云计算运维工程师面试题(二)”,列出了11个具体问题,涉及云计算、弹性伸缩、高可用性、安全等。这些不是专门针对初级的,但可能涵盖。 - 引用[3]:是“初级运维工程师面试题”,描述了一个场景:查杀病毒的过程,提到了一个可疑进程。这不是直接的面试题列表,而是
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构建Ikiwiki的Docker容器:简易部署与使用

### 知识点概述 #### 标题:“docker-ikiwiki:Ikiwiki的Docker容器” - Docker:一种开源的容器化平台,用于自动化部署、扩展和管理应用程序。 - Ikiwiki:一个使用git作为后端的wiki引擎,其特色在于使用Markdown或Textile等标记语言编辑页面。 - 容器化部署:利用Docker技术进行软件的打包、分发和运行,以容器形式提供一致的运行环境。 #### 描述:“Ikiwiki Docker容器” - Docker映像与使用:介绍了如何通过命令行工具拉取并运行一个Ikiwiki的Docker镜像。 - 拉取Docker镜像:使用命令`docker pull ankitrgadiya/ikiwiki`从Docker Hub中获取预配置好的Ikiwiki容器镜像。 - 使用方式:提供了两种使用该Docker镜像的示例,一种是与域名绑定进行SSL支持的配置,另一种是作为独立运行且不支持SSL的配置。 - 独立映像的局限性:明确指出独立映像不支持SSL,因此推荐与Nginx-Proxy结合使用以获得更好的网络服务。 #### 标签:“docker ikiwiki Shell” - 标签汇总:这些标签提示了该文档内容涉及的技术范畴,即Docker容器技术、Ikiwiki应用以及Shell命令行操作。 - Docker标签:强调了Docker在自动化部署Ikiwiki中的应用。 - Ikiwiki标签:指出了本文内容与Ikiwiki的使用和配置相关。 - Shell标签:表明操作过程涉及到Linux Shell命令的执行。 #### 压缩包子文件的文件名称列表:“docker-ikiwiki-master” - 压缩包内容:该列表暗示了压缩包内包含的文件是以"docker-ikiwiki-master"为名称的主目录或项目文件。 - 文件结构:可能包含了Dockerfile、配置脚本、说明文档等文件,用于构建和运行Ikiwiki Docker容器。 ### 详细知识点 #### Docker容器技术 - Docker基础:Docker是一个开源的应用容器引擎,允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。 - 镜像与容器:在Docker中,镜像(Image)是一个可执行包,包含了运行应用程序所需的所有内容,例如代码、运行时、库、环境变量和配置文件。容器(Container)是从镜像创建的应用运行实例,可以进行启动、停止、删除等操作。每个容器都是相互隔离的,保证应用安全运行。 #### Ikiwiki的配置与部署 - Ikiwiki简介:Ikiwiki是一个用git作为后端的wiki引擎,它允许通过文本文件来编辑网页,支持Markdown、Textile等标记语言,使得内容的编写更加直观和方便。 - 部署要求:部署Ikiwiki通常需要一个web服务器和一些配置来处理HTTP请求。而通过Docker,用户可以快速部署一个预配置好的Ikiwiki环境。 - 配置方式:Docker运行命令中涉及到了多个参数的使用,如`--name`用于给容器命名,`-v`用于指定挂载卷,`-e`用于设置环境变量,`-p`用于端口映射,`-d`用于让容器在后台运行。 #### Docker命令行操作 - docker pull:从Docker Hub或用户指定的仓库拉取指定的镜像。 - docker run:创建一个新的容器并运行一个命令。这里提供了两种运行Ikiwiki的方式,一种是用于生产环境的,与域名绑定并支持SSL;另一种是用于开发或测试环境的,直接在80端口运行。 #### 网络代理和SSL支持 - SSL支持:SSL(Secure Sockets Layer)是一种安全协议,用于保障Web服务器和浏览器之间的通信安全。当容器配置为不支持SSL时,通常意味着不直接处理HTTPS请求。 - Nginx-Proxy:一个Docker镜像,用于运行一个Nginx服务器,充当SSL终止层,将SSL终止在Nginx代理中,然后将非加密的HTTP请求转发到后端的容器。这样可以利用Nginx强大的网络功能来处理HTTPS、HTTP/2等,增强系统的安全性和效率。 ### 总结 在介绍如何部署Ikiwiki wiki引擎到Docker容器的过程中,涉及到了Docker的基本概念、容器的创建和配置、Ikiwiki的运行机制以及Shell命令行的实用操作。文档也提到了在使用不支持SSL的独立容器时,推荐配合Nginx-Proxy来增强安全性和扩展性。这些知识点对于管理和维护Docker容器化的应用具有很高的实用价值。
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Unity开发实用指南:快捷键、外部工具与模型创建

### Unity开发实用指南:快捷键、外部工具与模型创建 #### 1. Unity场景导航与键盘快捷键 在使用Unity进行开发时,一个三键鼠标会带来更好的操作体验,虽然Unity也支持单键或双键鼠标,但三键鼠标能让操作更加便捷,在Mac系统上同样适用。 除了使用鼠标进行导航操作外,键盘也能实现一些视图控制功能。当按住鼠标右键时,可以使用键盘上的W、A、S、D键像在第一人称游戏中一样移动视角。在进行其他操作时按住Shift键可以加快移动速度。 而在选择对象后按下F键,场景视图会自动平移和缩放以聚焦该对象。如果在场景导航中迷失方向,可以在层级面板中选择一个对象,将鼠标移到场景视图上(此
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嵌入式 RELRO NX symbol

<think> 首先,用户的问题是:“我想了解嵌入式系统中RELRO、NX和symbol的相关知识 请问嵌入式系统中RELRO、NX和symbol的介绍”。这涉及到嵌入式系统中的安全特性:RELRO、NX和symbol。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 用户提到“参考站内引用”,但说明“上述引用仅供参考”,所以我不需要处理之前的引用,而是参考用户上一次的问题和我的回答。然而,用户的上一次问题是这
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PXE TFTP OS-X环境下CoreOS网络引导设置指南

标题 "pxe-coreos:PXE tftp os-x设置" 中的知识点包括: 1. PXE(Preboot Execution Environment)技术:这是一种网络引导技术,允许计算机通过网络启动,而不需要依赖本地存储设备如硬盘驱动器。这对于部署无盘工作站、服务器或虚拟机非常有用。 2. TFTP(Trivial File Transfer Protocol)服务:是一种简单的文件传输协议,常用于局域网内小文件的快速传输。在PXE启动过程中,TFTP被用来从服务器下载启动文件,如操作系统内核和初始内存磁盘(initrd)。 3. CoreOS操作系统:是一个轻量级、容器优化的操作系统,适合大规模集群环境。它使用了docker等容器技术,并提供了系统更新和修复的自动化机制。 描述中提到的环境和设置步骤的知识点包括: 1. m0n0wall(pfsense)防火墙:这是一个基于开源BSD系统的防火墙和路由器解决方案,用于创建和管理网络。 2. DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol):动态主机配置协议,是一个网络协议,用于自动分配IP地址和其他相关配置给网络中连接的设备。 3. OS-X Mac Mini:苹果公司生产的一款小型计算机,可用来作为服务器,执行PXE引导和TFTP服务。 4. 启用tftp服务器:在OS-X系统中,tftp服务可能需要手动启动。系统内置了tftp服务器软件,但默认未启动。通过修改配置文件来启动tftp服务是常见的管理任务。 5. 修改tftp.plist文件:这个文件是OS-X中控制tftp服务启动的配置文件。复制原始文件后,对其进行修改以启用tftp服务是设置PXE的重要步骤。 从描述内容来看,该文档旨在指导如何设置一个PXE环境,以便加载CoreOS操作系统到无盘设备或虚拟机。文档还提到了网络设置的重要性,包括防火墙、DHCP服务器和文件传输协议服务(TFTP)的配置。通过提供具体的配置步骤,文档帮助用户完成网络引导环境的搭建。 至于标签 "Shell",可能暗示文档中包含通过命令行或脚本的方式来设置和配置系统组件。在OS-X系统中,通常可以通过命令行工具来启动和配置TFTP服务。 最后,压缩包子文件的文件名称列表 "pxe-coreos-master" 表明这是一份包含PXE及CoreOS设置信息的项目或教程。名称中的 "master" 可能指这是一份主导或最终的文件集合,涉及到多个脚本和配置文件以实现完整的PXE环境搭建。 综上所述,该文件提供的信息涉及网络操作系统引导,PXE设置,TFTP服务的配置和启用,以及使用特定硬件和操作系统(Mac Mini与CoreOS)的具体步骤,这些知识点对于搭建一个网络操作系统部署环境至关重要。
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Unity游戏音频:音效与音乐的实现

### Unity 游戏音频:音效与音乐的实现 在游戏开发中,图形往往吸引了大部分的注意力,但音频同样至关重要。大多数游戏都会播放背景音乐并使用音效,Unity 提供了强大的音频功能,让开发者可以将音效和音乐融入游戏中。它能导入和播放多种音频文件格式,调整音量,甚至处理场景中特定位置发出的声音。 #### 1. 整体规划 要为一个没有声音的游戏添加音频,可以按照以下步骤进行: 1. 导入音效的音频文件。 2. 播放敌人和射击的音效。 3. 编写音频管理器来控制音量。 4. 优化音乐的加载。 5. 单独控制音乐音量和音效音量,包括实现音轨的淡入淡出。 #### 2. 导入音效 在播放任何声
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C语言所用软件

<think> 首先,用户的问题是:“我想查找C语言开发所用的软件 请问C语言开发使用的软件”。这是在询问C语言开发使用的软件,包括编译器、IDE等。 根据系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式,但这里是关于软件工具的,可能没有数学内容,所以不需要。 - 独立公式必须使用$$...$$格式,但同样,这里不需要。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1] 用户还提供了引用: - [^1]: 讨论了Visual Studio作为Windows平台的主要C/C++ IDE。 - [^2]: 汇