maxscript 获取正在运行的其他软件的路径

在Maxscript中，我们可以使用`dotNet`来获取正在运行的其他软件的路径。具体步骤如下：

首先，我们需要使用`dotnetclass`函数来加载System.Diagnostics命名空间下的`Process`类。代码如下：

dotnet.loadAssembly "System.Diagnostics"
processClass = dotNetClass "System.Diagnostics.Process"

然后，我们可以使用`processClass`的`GetProcesses`方法获取正在运行的所有进程。代码如下：

allProcesses = processClass.GetProcesses()

接下来，我们可以遍历`allProcesses`列表，并使用`Process`的`MainModule`属性来获取每个进程的主模块路径。代码如下：

for i = 1 to allProcesses.count do
(
    mainModulePath = allProcesses[i].MainModule.FileName
    print mainModulePath
)

最后，我们可以根据需求进一步处理输出的路径信息，例如筛选特定软件的路径等。

以上是使用Maxscript获取正在运行的其他软件的路径的方法。值得注意的是，某些进程由于系统权限限制，可能无法获取其路径或者可能产生异常。因此，建议在使用时加上异常处理机制来处理这些特殊情况。

相关问题

nodejs cmd运行参数

Node.js 的命令行运行参数可以在运行脚本时通过命令行传递。下面是一些常见的 Node.js 命令行参数：

1. 脚本文件：使用 `node` 命令后面跟随要运行的脚本文件的路径，例如 `node script.js`。
2. 选项参数：使用 `--` 或 `-` 开头的参数，用于配置 Node.js 运行环境。例如：
- `--inspect`：启用调试模式，可以通过 Chrome DevTools 进行调试。
- `--max-old-space-size=<size>`：设置最大堆内存大小，例如 `--max-old-space-size=4096` 表示设置最大堆内存为 4GB。
- `-r` 或 `--require`：在脚本运行之前引入指定的模块，例如 `-r esm` 表示在运行脚本前引入 esm 模块。
3. 命令行参数：在运行脚本时可以传递自定义参数，可以在脚本中通过 `process.argv` 获取这些参数。例如：
- `node script.js arg1 arg2`：在脚本中可以通过 `process.argv[2]` 获取 `arg1`，通过 `process.argv[3]` 获取 `arg2`。

这些是一些常见的 Node.js 命令行运行参数，你可以根据需要自定义使用。

提供一个c++端用libtorch和Torch TensorRT加速推理torchscript模型的案例并注释

以下是一个使用libtorch和Torch TensorRT加速推理torchscript模型的C++案例：

#include <torch/script.h>
#include <iostream>
#include <memory>
#include <chrono>

#include <NvInfer.h>
#include <NvInferRuntimeCommon.h>
#include <NvInferPlugin.h>
#include <NvInferPluginUtils.h>

using namespace std::chrono;

int main(int argc, const char* argv[]) {
  if (argc != 3) {
    std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <model_path> <input_shape>" << std::endl;
    return 1;
  }

  const std::string model_path = argv[1];
  const std::string input_shape_str = argv[2];
  const std::vector<int64_t> input_shape = parse_input_shape(input_shape_str);

  // Load the model
  std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load(model_path);

  // Create the input tensor
  torch::Tensor input = torch::randn(input_shape);

  // Warm up the GPU
  module->forward({input}).toTensor();

  // Convert the model to TensorRT
  const int max_batch_size = 1;
  const int max_workspace_size = 1 << 30; // 1 GB
  const int max_dla_batch_size = 0;
  const int max_dla_core = -1;
  const bool fp16_mode = true;
  const bool int8_mode = false;
  const int int8_calibration_batch_size = 0;
  const std::string engine_path = "engine.trt";
  nvinfer1::ICudaEngine* engine = convert_to_tensorrt(module, input_shape, max_batch_size, max_workspace_size,
                                                      max_dla_batch_size, max_dla_core, fp16_mode, int8_mode,
                                                      int8_calibration_batch_size, engine_path);

  // Create execution context
  nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

  // Allocate the output tensor
  std::vector<int64_t> output_shape = get_output_shape(engine, input_shape);
  torch::Tensor output = torch::empty(output_shape);

  // Run inference using TensorRT
  auto start = high_resolution_clock::now();
  std::vector<void*> buffers(2);
  const int input_index = engine->getBindingIndex("input");
  const int output_index = engine->getBindingIndex("output");
  buffers[input_index] = input.data_ptr();
  buffers[output_index] = output.data_ptr();
  context->executeV2(buffers.data());
  auto stop = high_resolution_clock::now();
  auto duration = duration_cast<microseconds>(stop - start);
  std::cout << "Inference time: " << duration.count() << " microseconds" << std::endl;

  // Verify the output
  torch::Tensor expected_output = module->forward({input}).toTensor();
  assert(torch::allclose(output, expected_output, 1e-3, 1e-3));

  // Clean up
  context->destroy();
  engine->destroy();
  return 0;
}

代码中的 `parse_input_shape`、`convert_to_tensorrt`、`get_output_shape` 是一些辅助函数，用于解析输入形状，将模型转换为TensorRT引擎和获取输出形状。这些函数的实现可以参考官方文档。

使用时，需要在命令行中指定模型路径和输入形状，例如：`./my_app my_model.pt 1,3,224,224`。程序会自动将模型转换为TensorRT引擎，并运行推理。最后，程序会验证TensorRT输出是否与PyTorch输出一致，以确保结果正确。