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解释一下下面这个代码import os.path as osp import sys def add_path(path): if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path) this_dir = osp.dirname(__file__) # Add lib to PYTHONPATH lib_path = osp.join(this_dir, 'lib') add_path(lib_path)

时间: 2024-03-30 13:37:41 浏览: 327
这段代码主要是将目录lib添加到系统路径sys.path中，以便在后续的代码中可以直接引用lib目录下的Python模块。具体解释如下： - import os.path as osp：导入模块os.path，并将其重命名为osp（方便后续使用）。 - import sys：导入sys模块。 - def add_path(path):：定义函数add_path，用于将指定路径添加到sys.path中。 - if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path)：如果指定路径不在sys.path中，则将其插入到sys.path的第一个位置。 - this_dir = osp.dirname(__file__)：获取当前文件所在的目录路径。 - lib_path = osp.join(this_dir, 'lib')：将当前文件所在的目录路径与子目录lib拼接，得到目录lib的完整路径。 - add_path(lib_path)：将目录lib的完整路径添加到sys.path中。这样，在后续的代码中就可以直接引用lib目录下的Python模块，而无需指定完整路径。
相关问题

import sys import os.path as osp import time import timm import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as T from torch.utils.data import ConcatDataset import wilds各模块分别是什么功能

1. sys: Python自带的系统库，提供了访问与Python解释器及其环境进行交互的一系列变量和函数。 2. os.path: Python自带的系统库，提供了一系列对于文件路径的处理函数，如判断文件是否存在、获取文件名、获取文件扩展名等。 3. time: Python自带的系统库，提供了一系列与时间相关的函数，如获取当前时间、时间戳转换等。 4. timm: 一个轻量级的PyTorch模型库，提供了一系列图像分类模型，如ResNet、EfficientNet等。 5. torch: PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量计算、自动求导等功能。 6. torch.nn: PyTorch深度学习框架的核心模块之一，提供了一系列神经网络层、损失函数等。 7. torch.nn.functional: PyTorch深度学习框架的核心模块之一，提供了一系列函数式接口，如激活函数、池化函数等。 8. torchvision.transforms: PyTorch深度学习框架的图像处理模块，提供了一系列图像变换函数，如缩放、旋转、裁剪等。 9. ConcatDataset: PyTorch深度学习框架的数据集模块，提供了一种将多个数据集合并为一个数据集的方法。 10. wilds: 一个开源的PyTorch深度学习框架，专门用于处理野生环境下的深度学习问题，提供了一系列数据集、模型、评估方法等。

import glob import os.path as osp import re import warnings from .bases import ImageDataset from ..datasets import DATASET_REGISTRY 解释一下

这段代码是 Python 中的一个模块或包的导入部分。它导入了一些需要使用的模块或函数。 - `glob` 模块用于根据指定的规则查找文件路径。 - `os.path` 模块提供了一些用于处理文件路径的函数。 - `re` 模块用于进行正则表达式匹配和操作。 - `warnings` 模块用于控制警告的输出。 `ImageDataset` 是一个自定义的类，它是 `bases` 模块中定义的其中一个类的子类。这个模块可能是来自项目中的其他文件，用于处理图像数据集。 `DATASET_REGISTRY` 是 `datasets` 模块中定义的一个变量或函数。它可能是用于注册和管理数据集的注册表或者其他相关功能。 根据代码片段提供的信息，我们无法提供更多关于这段代码的具体解释，因为缺少上下文信息。但希望这些解释能对你有所帮助。
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9927420PPI.zip_cem 检测_osp_标区_端元提取_高光谱

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import argparse import base64 import json import os import os.path as osp import imgviz import PIL.Image from import logger from labelme import utils import glob import yaml安装所有依赖

### 安装 labelme.logger 及其相关依赖库的...import utils # Ensure you have the correct path or package installed import glob import yaml print("All dependencies imported successfully!") --- ###

解释parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import create_voc_list logging.basicConfig(level=logging.INFO)

具体地，代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录，即PaddleDetection的根目录，并使用os.path.abspath函数将其转换为绝对路径。然后，如果该路径还没有在系统路径中，则将其添加到sys.path...

#!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*- from __future__ import print_function import argparse import glob import math import json import os import os.path as osp import shutil import numpy as np import PIL.Image import PIL.ImageDraw import cv2 def json2png(json_folder, png_save_folder): if osp.isdir(png_save_folder):# 路径是否为目录True shutil.rmtree(png_save_folder)# 删除目录中的文件 os.makedirs(png_save_folder)# 在指定路径下创建目录 json_files = os.listdir(json_folder) # 返回指定目录中的内容，即json文件名 for json_file in json_files: json_path = osp.join(json_folder, json_file) print(json_file) os.system("labelme_json_to_dataset {}".format(json_path)) label_path = osp.join(json_folder, json_file.split(".")[0] + "_json/label.png") png_save_path = osp.join(png_save_folder, json_file.split(".")[0] + ".png") label_png = cv2.imread(label_path, 0) label_png[label_png > 0] = 255 cv2.imwrite(png_save_path, label_png) # shutil.copy(label_path, png_save_path) # break if __name__ == '__main__': # !!!!你的json文件夹下只能有json文件不能有其他文件 json2png(json_folder="E:/trian/json",png_save_folder="E:/trian/png") 报错'>' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'如何解决

这个问题通常是因为在代码中某个变量是None，而用户试图用它与整数进行比较。我需要一步步分析可能的原因和解决方法。 首先，用户提到他们是在使用labelme_to_dataset或OpenCV（cv2）时遇到这个问题。可能的场景是...

parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import download_dataset logging.basicConfig(level=logging.INFO)

具体地，代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录，即PaddleDetection的根目录，并使用os.path.abspath函数将其转换为绝对路径。然后，如果该路径还没有在系统路径中，则将其添加到sys.path...

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2025/5/10 22:56 # @File : gui.py import datetime import shutil import traceback import warnings import torch import threading import os.path as osp from PyQt5.QtGui import * from pathlib import Path from PyQt5 import QtCore from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QLabel import os import sys from PyQt5.QtCore import QTimer, Qt import cv2 from detect import detect_image, load_model, init_model_ocr from ui import Ui_MainWindow FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] if str(ROOT) not in sys.path: sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relative warnings.filterwarnings('ignore') os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True' class MyWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.stop = False self.file_path = "" # 图片读取进程 self.output_size = 640 self.img2predict = "" # 更新视频图像 self.timer_camera = QTimer() self.cap = None self.is_camera_open = False self.stopEvent = threading.Event() # 加载检测模型 self.model = None self.conf_threshold = 0.25 self.setupUi(self) self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint) self.setAttribute(QtCore.Qt.WA_TranslucentBackground) self.pushButton.clicked.connect(self.upload_img) self.pushButton_2.clicked.connect(self.detect_img) self.pushButton_5.clicked.connect(self.vedio_show) # self.pushButton_9.clicked.connect(self.camera_show) self.pushButton_10.clicked.connect(self.video_stop) self.pushButton_3.clicked.connect(self.close_window) self.reset_vid() self._device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self._detect_model = load_model('./weights/detect.pt', self._device) self._plate_rec_model = init_model_ocr(self._device, './weights/cars_number.pth') def upload_img(self): """上传图片""" # 选择录像文件进行读取 fileName, fileType = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Choose file', '', '*.jpg *.png *.tif *.jpeg') if fileName: self.file_path = fileName suffix = fileName.split(".")[-1] save_path = osp.join("images/tmp", "tmp_upload." + suffix) shutil.copy(fileName, save_path) # 应该调整一下图片的大小，然后统一放在一起 im0 = cv2.imread(save_path) resize_scale = self.output_size / im0.shape[0] im0 = cv2.resize(im0, (0, 0), fx=resize_scale, fy=resize_scale) cv2.imwrite("images/tmp/upload_show_result.jpg", im0) self.img2predict = fileName self.label_5.setScaledContents(True) self.label_5.setPixmap(QPixmap("images/tmp/upload_show_result.jpg")) # todo 上传图片之后右侧的图片重置， self.label_6.setText(' ') def detect_img(self): """检测图片""" org_path = self.file_path # 目标检测 try: now_img, infos = detect_image(org_path, self._detect_model, self._plate_rec_model, self._device) for info in infos: self.add_log(f'{datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")} - {info[0]} - {info[1]} - 车牌位置：{info[2]} - 置信度：{info[3]}') except: print(traceback.format_exc()) return cv2.imwrite("images/tmp/single_result.jpg", now_img) self.label_6.setScaledContents(True) self.label_6.setPixmap(QPixmap("images/tmp/single_result.jpg")) def get_video_path(self): file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(None, '打开视频', './', "Image files (*.avi *.mp4)") if not file_path: return None self.org_path = file_path return file_path def video_start(self): # 定时器开启，每隔一段时间，读取一帧 self.timer_camera.start(1) self.timer_camera.timeout.connect(self.open_frame) def video_stop(self): self.cap.release() self.timer_camera.stop() self.reset_vid() def open_frame(self): ret, now_img = self.cap.read() if ret: # 目标检测 try: now_img2, infos = detect_image(now_img, self._detect_model, self._plate_rec_model, self._device) for info in infos: self.add_log( f'{datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")} - {info[0]} - {info[1]} - 车牌位置：{info[2]} - 置信度：{info[3]}') except: print(traceback.format_exc()) return cv2.imwrite("images/tmp/single_result_vid.jpg", now_img2) self.label_8.clear() self.label_8.setScaledContents(True) self.label_8.setPixmap(QPixmap("images/tmp/single_result_vid.jpg")) else: self.cap.release() self.timer_camera.stop() def vedio_show(self): if self.is_camera_open: self.is_camera_open = False print('摄像头未开启') video_path = self.get_video_path() if not video_path: return None self.cap = cv2.VideoCapture(video_path) self.video_start() def camera_show(self): self.is_camera_open = not self.is_camera_open if self.is_camera_open: print('摄像头开启') self.cap = cv2.VideoCapture(0) self.video_start() else: print('摄像头未开启') self.label_8.setText('') if self.cap: self.cap.release() cv2.destroyAllWindows() self.label_8.clear() def close_window(self): self.stopEvent.set() self.close() def reset_vid(self): """界面重置事件""" self.pushButton_5.setEnabled(True) # self.pushButton_9.setEnabled(True) # self.label_8.setText('检测窗口') def add_log(self, message): label = QLabel(message) label.setWordWrap(True) # 自动换行 label.setStyleSheet("padding: 4px; font-size: 12px; color: #333;") self.scrollLayout.addWidget(label) # 可选：自动滚动到底部 self.scrollArea.verticalScrollBar().setValue( self.scrollArea.verticalScrollBar().maximum() ) def start_pyqt_app(): QApplication.setHighDpiScaleFactorRoundingPolicy(Qt.HighDpiScaleFactorRoundingPolicy.PassThrough) app = QApplication(sys.argv) my_window = MyWindow() my_window.show() sys.exit(app.exec_()) if __name__ == '__main__': # 解决2K等高分辨率屏幕不匹配或自适应问题，导致部分控件显示不完全 QApplication.setHighDpiScaleFactorRoundingPolicy(Qt.HighDpiScaleFactorRoundingPolicy.PassThrough) app = QApplication(sys.argv) my_window = MyWindow() my_window.show() sys.exit(app.exec_())解释这段代码并列出其核心功能

好的，我现在需要帮助用户理解他们的PyQt5项目代码的功能，并总结核心模块和实现细节。首先，我应该回忆一下PyQt5的基本结构和常见模块。PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python库，基于Qt框架。典型的PyQt...

分析以下代码含义：import os import sys import glob import os.path as osp from setuptools import setup, find_packages import torch from torch.__config__ import parallel_info from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension from torch.utils.cpp_extension import CppExtension, CUDAExtension, CUDA_HOME WITH_CUDA = torch.cuda.is_available() and CUDA_HOME is not None def get_extensions(): Extension = CppExtension define_macros = [] libraries = [] extra_compile_args = {'cxx': []} extra_link_args = [] info = parallel_info() if 'parallel backend: OpenMP' in info and 'OpenMP not found' not in info: extra_compile_args['cxx'] += ['-DAT_PARALLEL_OPENMP'] if sys.platform == 'win32': extra_compile_args['cxx'] += ['/openmp'] else: extra_compile_args['cxx'] += ['-fopenmp'] else: print('Compiling without OpenMP...') if WITH_CUDA: Extension = CUDAExtension define_macros += [('WITH_CUDA', None)] nvcc_flags = os.getenv('NVCC_FLAGS', '') nvcc_flags = [] if nvcc_flags == '' else nvcc_flags.split(' ') nvcc_flags += ['-arch=sm_35', '--expt-relaxed-constexpr'] extra_compile_args['nvcc'] = nvcc_flags extensions_dir = osp.join('csrc') main_files = glob.glob(osp.join(extensions_dir, '*.cpp')) extensions = [] for main in main_files: name = main.split(os.sep)[-1][:-4] sources = [main] path = osp.join(extensions_dir, 'cpu', f'{name}_cpu.cpp') if osp.exists(path): sources += [path] path = osp.join(extensions_dir, 'cuda', f'{name}_cuda.cu') if WITH_CUDA and osp.exists(path): sources += [path] extension = Extension( 'pyg_autoscale._' + name, sources, include_dirs=[extensions_dir], define_macros=define_macros, extra_compile_args=extra_compile_args, extra_link_args=extra_link_args, l

好的，我需要帮助用户解析一段用于设置PyTorch自定义C++/CUDA扩展的Python代码。首先，我得理解用户提供的代码结构以及各个部分的作用。用户可能想了解如何通过Python脚本来构建C++和CUDA扩展，以及每个函数和参数的...

用python setup.py编译下面文件为何会报错：import os import sys import glob import os.path as osp from setuptools import setup, find_packages import torch from torch.__config__ import parallel_info from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension from torch.utils.cpp_extension import CppExtension, CUDAExtension, CUDA_HOME WITH_CUDA = torch.cuda.is_available() and CUDA_HOME is not None def get_extensions(): Extension = CppExtension define_macros = [] libraries = [] extra_compile_args = {'cxx': []} extra_link_args = [] info = parallel_info() if 'parallel backend: OpenMP' in info and 'OpenMP not found' not in info: extra_compile_args['cxx'] += ['-DAT_PARALLEL_OPENMP'] if sys.platform == 'win32': extra_compile_args['cxx'] += ['/openmp'] else: extra_compile_args['cxx'] += ['-fopenmp'] else: print('Compiling without OpenMP...') if WITH_CUDA: Extension = CUDAExtension define_macros += [('WITH_CUDA', None)] nvcc_flags = os.getenv('NVCC_FLAGS', '') nvcc_flags = [] if nvcc_flags == '' else nvcc_flags.split(' ') nvcc_flags += ['-arch=sm_35', '--expt-relaxed-constexpr'] extra_compile_args['nvcc'] = nvcc_flags extensions_dir = osp.join('csrc') main_files = glob.glob(osp.join(extensions_dir, '*.cpp')) extensions = [] for main in main_files: name = main.split(os.sep)[-1][:-4] sources = [main] path = osp.join(extensions_dir, 'cpu', f'{name}_cpu.cpp') if osp.exists(path): sources += [path] path = osp.join(extensions_dir, 'cuda', f'{name}_cuda.cu') if WITH_CUDA and osp.exists(path): sources += [path] extension = Extension( 'pyg_autoscale._' + name, sources, include_dirs=[extensions_dir], define_macros=define_macros, extra_compile_args=extra_compile_args, extra_link_args=extra_link_

所以需要建议用户检查这个文件，并进行相应的修改。 然后，引用3提到torchvision版本过高或者VS编译问题，建议卸载并安装特定版本0.2.1。这可能是因为新版本的torchvision可能和当前环境不兼容，或者依赖的库有冲突...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import scipy.io as scio import os import os.path as osp import time import scipy.io as sio from models import get_model net = get_model('rpcanet') file_path = "./datasets/M155932/test/images" pkl_file = r'./result/NUDT_SIRST_mIoU_89.31.pkl' checkpoint = torch.load(pkl_file, map_location=torch.device('cuda:0')) net.load_state_dict(checkpoint) net.eval() imgDir = "./result/M155932/img/" if not os.path.exists(imgDir): os.makedirs(imgDir) matDir = "./result/M155932/mat/" if not os.path.exists(matDir): os.makedirs(matDir) start = time.time() count = 0 for filename in os.listdir(file_path): count = count + 1 file_fullpath = osp.join(file_path, filename) if filename.endswith('.mat'): img_data = sio.loadmat(file_fullpath) img_gray = img_data['filename'] # Replace 'data' with actual key if different else: img_gray = cv2.imread(file_fullpath, 0) # img_gray = cv2.imread(file_path + '/' + filename, 0) # img_gray = sio.loadmat(file_path + '/' + filename) # img_gray = cv2.resize(img_gray, [256, 256],interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # img_gray = img_gray['variable_name'] img = img_gray.reshape(1, 1, 256, 256) / 255. img = torch.from_numpy(img).type(torch.FloatTensor) name = os.path.splitext(filename)[0] matname = name+'.mat' with torch.no_grad(): # start = time.time() D, T = net(img) # end = time.time() # print(end - start) # total = end - start T = F.sigmoid(T) T = T.detach().numpy().squeeze() T[T < 0] = 0 Tout = T * 255 cv2.imwrite(imgDir + filename, Tout) scio.savemat(matDir + matname, {'T': T}) end = time.time() avg = (end - start) / count print(avg)

好的，我现在需要帮用户审查和优化他们的PyTorch RPCANet模型推理代码。首先，我应该先了解用户提供的代码结构和具体实现，但用户好像没有贴出代码。不过根据他们提供的引用，可以推测他们可能在使用PyTorch进行推理...

解释这段代码：import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

这段代码是一个Python脚本，主要用于加载MovieLens数据集中的电影和评分数据，并将其转换为图形数据，以便进行图形嵌入。其中，使用了以下库： - os.path：用于处理文件路径的库。 - pandas：用于处理数据的库。 - ...

下面这段代码用python setup.py 运行会报错，请解释原因：import os import sys import glob import os.path as osp from setuptools import setup, find_packages import torch from torch.__config__ import parallel_info from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension from torch.utils.cpp_extension import CppExtension, CUDAExtension, CUDA_HOME WITH_CUDA = torch.cuda.is_available() and CUDA_HOME is not None def get_extensions(): Extension = CppExtension define_macros = [] libraries = [] extra_compile_args = {'cxx': []} extra_link_args = [] info = parallel_info() if 'parallel backend: OpenMP' in info and 'OpenMP not found' not in info: extra_compile_args['cxx'] += ['-DAT_PARALLEL_OPENMP'] if sys.platform == 'win32': extra_compile_args['cxx'] += ['/openmp'] else: extra_compile_args['cxx'] += ['-fopenmp'] else: print('Compiling without OpenMP...') if WITH_CUDA: Extension = CUDAExtension define_macros += [('WITH_CUDA', None)] nvcc_flags = os.getenv('NVCC_FLAGS', '') nvcc_flags = [] if nvcc_flags == '' else nvcc_flags.split(' ') nvcc_flags += ['-arch=sm_35', '--expt-relaxed-constexpr'] extra_compile_args['nvcc'] = nvcc_flags extensions_dir = osp.join('csrc') main_files = glob.glob(osp.join(extensions_dir, '*.cpp')) extensions = [] for main in main_files: name = main.split(os.sep)[-1][:-4] sources = [main] path = osp.join(extensions_dir, 'cpu', f'{name}_cpu.cpp') if osp.exists(path): sources += [path] path = osp.join(extensions_dir, 'cuda', f'{name}_cuda.cu') if WITH_CUDA and osp.exists(path): sources += [path] extension = Extension( 'pyg_autoscale._' + name, sources, include_dirs=[extensions_dir], define_macros=define_macros, extra_compile_args=extra_compile_args, extra_link_args=extra_link_args, libraries=libraries, ) extensions += [extension] return extensions install_requires = [] setup_requires = [] tests_require = [] setup( name='dgl_autoscale', version='0.0.0', author='Matthias Fey', author_email='[email protected]', description='PyGAS: Auto-Scaling GNNs in PyTorch Geometric', python_requires='>=3.6', install_requires=install_requires, setup_requires=setup_requires, tests_require=tests_require, extras_require={'test': tests_require}, ext_modules=get_extensions(), cmdclass={ 'build_ext': BuildExtension.with_options(no_python_abi_suffix=True, use_ninja=False) }, packages=find_packages(), )

此外，检查osp.exists(path)的条件是否正确，尤其是在拼接路径时是否使用了正确的分隔符（比如在Windows下可能使用反斜杠）。 观察setup()函数的参数，name被设为'dgl_autoscale'，但代码中导入的模块名是...

import pynng.exceptions from pynng.nng import Pair0 import cv2,glob import os.path as osp import numpy as np import struct,time,threading address = "tcp://127.0.0.1:8600" def heart(): lheader = b"\x0a\x0b" tail = b"\xe7\xe8" pairconnect = Pair0(dial='tcp://192.168.5.121:8600', recv_timeout=5000, send_timeout=1000)

这段代码中导入了pynng库的exceptions模块和nng模块中的Pair0函数。同时还导入了cv2、glob、os.path和numpy等模块。 在代码中定义了一个地址变量address，值为"tcp://127.0.0.1:8600"，用于指定连接地址。 函数...

os.path.osp的用法

os.path.osp 是 Python 中用于处理路径的函数，可以根据当前操作系统自动选择斜杠的方向。例如，在 Windows 上，os.path.osp('C:', 'Users', 'username', 'file.txt') 将返回'C:\\Users\\username\\file.txt'。在 ...

# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. import argparse import os import os.path as osp from mmdet.engine.hooks.utils import trigger_visualization_hook from mmengine.config import Config, ConfigDict, DictAction from mmengine.evaluator import DumpResults from mmengine.runner import Runner from mmyolo.registry import RUNNERS from mmyolo.utils import is_metainfo_lower # TODO: support fuse_conv_bn def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser( description='MMYOLO test (and eval) a model') parser.add_argument('config', help='test config file path') parser.add_argument('checkpoint', help='checkpoint file') parser.add_argument( '--work-dir', help='the directory to save the file containing evaluation metrics') parser.add_argument( '--out', type=str, help='output result file (must be a .pkl file) in pickle format') parser.add_argument( '--json-prefix', type=str, help='the prefix of the output json file without perform evaluation, ' 'which is useful when you want to format the result to a specific ' 'format and submit it to the test server') parser.add_argument( '--tta', action='store_true', help='Whether to use test time augmentation') parser.add_argument( '--show', action='store_true', help='show prediction results') parser.add_argument( '--deploy', action='store_true', help='Switch model to deployment mode') parser.add_argument( '--show-dir', help='directory where painted images will be saved. ' 'If specified, it will be automatically saved ' 'to the work_dir/timestamp/show_dir') parser.add_argument( '--wait-time', type=float, default=2, help='the interval of show (s)') parser.add_argument( '--cfg-options', nargs='+', action=DictAction, help='override some settings in the used config, the key-valu

用户提到了MMYOLO，这是一个基于YOLO的目标检测框架，可能属于OpenMMLab项目的一部分。用户想了解如何运行测试和评估，包括相关参数的用法。 首先，我应该查阅用户提供的引用内容，看看是否有相关信息。引用[3]提到...

cache_dir = "./instance" + str(start_frame) if not os.path.exists(cache_dir): os.makedirs(cache_dir) instance_json = '' try: copy_remote_to_local(instance_path, cache_dir) instance_json = osp.join(cache_dir, osp.basename(instance_path.rstrip('/'))) print(instance_json) except Exception as e: continue 代码解析

if not osp.exists(remote_path): raise FileNotFoundError(f"Remote path not found: {remote_path}") # 如果目标本地目录不存在，则创建（但上面已经创建了，这里可以省略） if not osp.exists(local_dir): ...

# basic lib import os import torch import numpy as np import os.path as osp from tqdm import tqdm # 导入进度条库 # data & options from options.opt_p2net import Options from torch.utils.data import DataLoader from data.common import P2NETCollate from data.dl_p2net import P2NETMatchDataset # networks & loss func from networks.d2f import D2F from networks.d3f import KPFCNN from networks.loss_p2net import p2net_criterion # tools import time import datetime from tensorboardX import SummaryWriter # Config opt = Options().parse() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = opt.gpus cuda = torch.cuda.is_available() opt.device = "cuda:0" if cuda else "cpu" writer = SummaryWriter(log_dir=opt.runs_dir) def validation(d2net, d3net, val_loader, total_epoch, loss_mode): d2net.eval() d3net.eval() val_steps = 0 tot_d_pos = 0 tot_d_neg = 0 tot_d_neg_row = 0 tot_d_neg_col = 0 tot_val_acc = 0 tot_val_loss = 0 toto_val_det_loss = 0 # 使用tqdm包装验证数据加载器 val_progress = tqdm(val_loader, desc=f"Validation Epoch {total_epoch + 1}", leave=False) for val_data in val_progress: val_data.to(opt.device) with torch.set_grad_enabled(False): d2_out = d2net(val_data.images, val_data.valid_depth_mask, opt) d3_out = d3net(val_data, opt) val_loss, val_det_loss, val_acc, d_pos, d_neg, d_neg_row, d_neg_col = p2net_criterion(d2_out, d3_out, val_data.pos_keypts_inds, opt, 1, loss_mode) if val_acc > 0: val_steps += 1 tot_d_pos += d_pos.item() tot_d_neg += d_neg.item() tot_d_neg_row += d_neg_row tot_d_neg_col += d_neg_col tot_val_acc += val_acc tot_val_loss += val_loss.item() toto_val_det_loss += val_det_loss.item() if val_steps == opt.val_size: break if val_steps > 0: mean_acc = tot_val_acc / val_steps mean_loss = tot_val_loss / val_steps mean_det_loss = toto_val_det_loss / val_steps mean_d_pos = tot_d_pos / val_steps mean_d_neg = tot_d_neg / val_steps mean_d_neg_row = tot_d_neg_row / val_steps mean_d_neg_col = tot_d_neg_col / val_steps else: mean_acc = 0 mean_loss = 0 mean_det_loss = 0 mean_d_pos = 0 mean_d_neg = 0 mean_d_neg_row = 0 mean_d_neg_col = 0 # 仅打印关键验证结果 print(f'\nValidation Epoch {total_epoch + 1} - ' f'Acc: {mean_acc:.4f}, Loss: {mean_loss:.4f}, Det Loss: {mean_det_loss:.4f}') writer.add_scalar('val_acc', mean_acc, total_epoch) writer.add_scalar('val_loss', mean_loss, total_epoch) writer.add_scalar('val_det_loss', mean_det_loss, total_epoch) writer.add_scalar('val_d_pos', mean_d_pos, total_epoch) writer.add_scalar('val_d_neg', mean_d_neg, total_epoch) writer.add_scalar('val_d_neg_row', mean_d_neg_row, total_epoch) writer.add_scalar('val_d_neg_col', mean_d_neg_col, total_epoch) torch.cuda.empty_cache() return mean_acc def train(d2net, d3net, train_loader, val_loader=None, ckpt=None): param_list = list(d2net.parameters()) + list(d3net.parameters()) if opt.optm_type == 'SGD': optimizer = torch.optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, param_list), lr=opt.sgd_lr, momentum=opt.sgd_momentum, weight_decay=opt.sgd_weight_decay) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1 ** (2 / opt.epochs)) elif opt.optm_type == 'Adam': optimizer = torch.optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, param_list), lr=opt.adam_lr) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1 ** (1 / 240000)) else: raise NotImplementedError if opt.train_mode == 'continue': optimizer.load_state_dict(ckpt['optimizer_state_dict']) best_acc = 0 total_steps = 0 epoch_acc = [] epoch_loss = [] epoch_det_loss = [] epoch_d_pos = [] epoch_d_neg = [] epoch_d_neg_row = [] epoch_d_neg_col = [] loss_mode = 'Single' # 遍历训练周期 for epoch in range(opt.epochs): d2net.train() d3net.train() if epoch == opt.switch_epoch: loss_mode = opt.loss_mode # 使用tqdm包装训练数据加载器 train_progress = tqdm(train_loader, desc=f"Epoch {epoch + 1}/{opt.epochs}", leave=False) for train_data in train_progress: train_data.to(opt.device) with torch.set_grad_enabled(True): optimizer.zero_grad() d2_out = d2net(train_data.images, train_data.valid_depth_mask, opt) d3_out = d3net(train_data, opt) train_loss, train_det_loss, train_acc, d_pos, d_neg, d_neg_row, d_neg_col = p2net_criterion(d2_out, d3_out, train_data.pos_keypts_inds, opt, total_steps, loss_mode) # backward train_loss.backward() do_step = True for param in d3net.parameters(): if param.grad is not None: if (1 - torch.isfinite(param.grad).long()).sum() > 0: do_step = False break if do_step is True: if opt.grad_clip_norm > 0: torch.nn.utils.clip_grad_value_(d3net.parameters(), opt.grad_clip_norm) optimizer.step() scheduler.step() epoch_acc.append(train_acc) epoch_loss.append(train_loss.item()) epoch_det_loss.append(train_det_loss.item()) epoch_d_pos.append(d_pos.item()) epoch_d_neg.append(d_neg.item()) epoch_d_neg_row.append(d_neg_row.item()) epoch_d_neg_col.append(d_neg_col.item()) total_steps += 1 if total_steps == 1 or total_steps % opt.print_freq == 0: tmp_acc = np.mean(epoch_acc) tmp_loss = np.mean(epoch_loss) tmp_det_loss = np.mean(epoch_det_loss) tmp_d_pos = np.mean(epoch_d_pos) tmp_d_neg = np.mean(epoch_d_neg) tmp_d_neg_row = np.mean(epoch_d_neg_row) tmp_d_neg_col = np.mean(epoch_d_neg_col) epoch_acc = [] epoch_loss = [] epoch_det_loss = [] epoch_d_pos = [] epoch_d_neg = [] epoch_d_neg_row = [] epoch_d_neg_col = [] writer.add_scalar('train_acc', tmp_acc, total_steps) writer.add_scalar('train_loss', tmp_loss, total_steps) writer.add_scalar('train_det_loss', tmp_det_loss, total_steps) writer.add_scalar('train_d_pos', tmp_d_pos, total_steps) writer.add_scalar('train_d_neg', tmp_d_neg, total_steps) writer.add_scalar('train_d_neg_row', tmp_d_neg_row, total_steps) writer.add_scalar('train_d_neg_col', tmp_d_neg_col, total_steps) # 更新进度条描述，显示当前训练指标 train_progress.set_postfix({ 'Loss': f'{tmp_loss:.4f}', 'Acc': f'{tmp_acc:.4f}', 'd_pos': f'{tmp_d_pos:.4f}' }) # 每个周期结束后进行验证 tmp_val_acc = validation(d2net, d3net, val_loader, epoch, loss_mode) d2net.train() d3net.train() # 保存模型 if epoch > 4 and epoch % opt.save_freq == 0: print(f"\nSaving model of epoch {epoch + 1}") filename = osp.join(opt.models_dir, f'ckpt_{epoch + 1}.pth.tar') checkpoint_dict = {'epoch': epoch + 1, 'd2net_state_dict': d2net.state_dict(), 'd3net_state_dict': d3net.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict()} torch.save(checkpoint_dict, filename) # 保存最佳模型 if tmp_val_acc > best_acc: print(f"Saving best model with accuracy {tmp_val_acc:.4f}") best_filename = osp.join(opt.models_dir, f'best.pth.tar') best_acc = tmp_val_acc torch.save(checkpoint_dict, best_filename) # 重建批处理数据索引 val_loader.dataset.reset_batch_list(opt.batchsize) train_loader.dataset.reset_batch_list(opt.batchsize) def main(): # 加载数据集 t1 = time.time() print("Preparing dataset...") test_set = P2NETMatchDataset(opt, 'test') train_set = P2NETMatchDataset(opt, 'train') kwargs = {'num_workers': 8, 'pin_memory': True} if cuda else {} test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=8, collate_fn=P2NETCollate, shuffle=True, **kwargs) train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=8, collate_fn=P2NETCollate, shuffle=True, **kwargs) t2 = time.time() print(f"\nDataset prepared in {t2 - t1:.2f} seconds") # 模型 print("Creating model...") d2net = D2F(opt) d3net = KPFCNN(opt) d2net.to(opt.device) d3net.to(opt.device) if opt.train_mode == 'from-scratch': print("Training mode: from scratch...") elif opt.train_mode == 'fine-tune': print("Training mode: with pre-trained models...") d2net_weights = f'./logs/{opt.d2net_logs}/models/{opt.d2net_ckpt}' d3net_weights = f'../CDF-master/logs/{opt.d3net_logs}/models/{opt.d3net_ckpt}' d2net_ckpt = torch.load(d2net_weights, map_location=opt.device) d3net_ckpt = torch.load(d3net_weights, map_location=opt.device) d2net.load_state_dict(d2net_ckpt['d2net_state_dict']) d3net.load_state_dict(d3net_ckpt['d3net_state_dict']) elif opt.train_mode == 'continue': print("Training mode: with pre-trained p2p weights...") weights = f'./logs/{opt.p2p_logs}/models/{opt.p2p_ckpt}' ckpt = torch.load(weights, map_location=opt.device) print(f"Loaded models from {opt.p2p_ckpt}") d2net.load_state_dict(ckpt['d2net_state_dict']) d3net.load_state_dict(ckpt['d3net_state_dict']) else: raise ValueError print(d2net) print(d3net) # 打印模型参数数量 def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in net.parameters()) trainable_num = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) return {'Total': total_num, 'Trainable': trainable_num} print("Model parameters:") print(f"D2Net: {get_parameter_number(d2net)}") print(f"D3Net: {get_parameter_number(d3net)}") t3 = time.time() print(f"\nModel created in {t3 - t2:.2f} seconds") # 训练 print("\nStarting training...") start_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print(f"Start time: {start_time}") if opt.train_mode == 'from-scratch': train(d2net, d3net, train_loader, test_loader) elif opt.train_mode == 'continue': validation(d2net, d3net, test_loader, 0) else: raise NotImplementedError end_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print(f"\nTraining finished at {end_time}") writer.close() if __name__ == '__main__': main() GPU利用率很低

嗯，用户想解决PyTorch代码中GPU利用率低的问题。首先，我需要回忆一下之前学过的相关知识。根据引用里的内容，GPU利用率低可能由多个因素引起，比如数据加载瓶颈、CPU处理速度不够、小批量大小或者计算图过于简单。...

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cadence画PCB时改变线长

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Cadence PCB设计中调整走线长度的问题。首先，我得回想一下用户提到的引用内容，尤其是引用1、2和3，里面提到了实时显示走线长度、约束导向设计以及过孔对长度的影响。用户可能已经知道如何显示长度，现在想知道如何调整它们。 用户的问题是如何调整走线长度以满足特定需求，比如等长布线或时序要求。我应该先分步骤说明不同的调整方法，比如手动调整、使用自动优化工具、蛇形走线，以及设置约束管理器中的规则。 记得引用中的信息，比如引用2提到的约束导向环境和实时长度显示，所以需要提到约束管理器的使用。引用3讨论了过孔对长度的影响，调整过孔数量可能也是一种方法。