device_create_file创建路径

时间: 2023-08-13 08:31:15 浏览: 265
RAR

LCD.rar_linux lcd

device_create_file函数用于为指定设备创建一个sysfs文件。在创建文件时，需要指定文件的路径。路径的格式为： ``` /sys/devices/virtual/设备类型/设备名称/文件名 ``` 其中，设备类型和设备名称需要根据实际情况进行替换，文件名是自定义的。例如，为名为my_device的设备创建一个名为my_file的文件，路径可以如下所示： ``` /sys/devices/virtual/my_device/my_file ``` 需要注意的是，设备类型和设备名称需要与驱动程序中注册的设备类型和设备名称一致。否则，无法在sysfs文件系统中创建相应的目录和文件。
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device_create_file创建路径修改

如果需要修改已有的sysfs文件路径，可以使用device_rename()函数。该函数用于修改指定设备的sysfs目录名称。使用方法如下： device_rename(&dev->kobj, "new_name"); 其中，dev是指向设备结构体的指针，...

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如果需要修改已有的sysfs文件路径，可以使用device_rename()函数。...由于device_create_file()创建的文件是在设备的sysfs目录下，因此修改设备的sysfs目录名称后，也会相应地改变device_create_file()函数创建的路径。
doc

Rawdevice cdb裸盘建库中文

- 创建initezhou.ora文件，并设置相关的初始化参数，如DB_NAME, DB_DOMAIN, DB_CREATE_FILE_DEST等。 - 编辑initezhou.ora文件，设置必要的参数。 2. **创建密码文件**： - 使用orapwd file=/u01/app...

img_pairs = [] for ext in args.img_exts: test_files = data_dir.files('*1.{}'.format(ext)) for file in test_files: img_pair = file.parent / (file.stem[:-1] + '2.{}'.format(ext)) if img_pair.isfile(): img_pairs.append([file, img_pair]) print('{} samples found'.format(len(img_pairs))) # create model network_data = torch.load(args.pretrained) print("=> using pre-trained model '{}'".format(args.arch)) model = models.__dict__[args.arch](network_data).to(device) model.eval() cudnn.benchmark = True

这段代码用于创建图像对，并加载预训练模型。 首先，代码定义了一个空列表 img_pairs 用于存储图像对。然后，使用 args.img_exts 中的每个扩展名循环遍历数据文件夹中的图像文件。 对于每个扩展名，代码使用 ...

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时，它还创建了一个日志文件，用于保存训练过程中的指标和日志信息。如果模型目录不存在，它还会对其进行创建。最后，它启用了...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、...

import argparse import json import os import sys from pathlib import Path from threading import Thread import numpy as np import torch from tqdm import tqdm FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory 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 from models.common import DetectMultiBackend from utils.callbacks import Callbacks from utils.datasets import create_dataloader from utils.general import (LOGGER, NCOLS, box_iou, check_dataset, check_img_size, check_requirements, check_yaml, coco80_to_coco91_class, colorstr, increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_coords, xywh2xyxy, xyxy2xywh) from utils.metrics import ConfusionMatrix, ap_per_class from utils.plots import output_to_target, plot_images, plot_val_study from utils.torch_utils import select_device, time_sync

这段代码主要是导入了一些Python库和自定义的模块，以及定义了一些全局变量，主要...其中，FILE定义了当前文件的路径，ROOT定义了YOLOv5的根目录，如果ROOT不在sys.path中，则将其添加到PATH中，并将其转换为相对路径。

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() y_true = [] y_pred = [] ...

Transferred 738/745 items from yolov5x.pt AMP: checks passed optimizer: SGD(lr=0.01) with parameter groups 123 weight(decay=0.0), 126 weight(decay=0.0005), 126 bias Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 481, in __init__ assert self.im_files, f'{prefix}No images found' AssertionError: train: No images found The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 648, in <module> main(opt) File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 537, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 196, in train train_loader, dataset = create_dataloader(train_path, File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 124, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels( File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 483, in __init__ raise Exception(f'{prefix}Error loading data from {path}: {e}\n{HELP_URL}') from e Exception: train: Error loading data from C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\wzry\datasets\labels\train: train: No images found See https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/train_custom_data

请确保在指定的路径下存在训练图像。您可以检查以下几点： 1. 检查训练图像的路径是否正确：C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\wzry\datasets\labels\train 2. 确保在该路径下存在图像文件。...

0: Create your own SSL certificate and corresponding key file based on openssl toolkit, and put them in path 'vtubor/certificate/' 1: Run 'python webrtc_server.py --host your_ip --port your_port' 2: Running on https://your_ip:your_port in browser 3: You can change the camera device by modifing facingMode (user: front, environment: back) in vtubor/scripts/clients.js 翻译一下

0: 使用openssl工具包创建您自己的SSL证书和相应的密钥文件，并将它们放在路径 'vtubor/certificate/' 中。 1: 运行 'python webrtc_server.py --host 您的IP --port 您的端口' 2: 在浏览器中访问 https://您的IP:您...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1389, in process_api result = await self.call_function( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1094, in call_function prediction = await anyio.to_thread.run_sync( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 33, in run_sync return await get_asynclib().run_sync_in_worker_thread( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 877, in run_sync_in_worker_thread return await future File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 807, in run result = context.run(func, *args) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 703, in wrapper response = f(*args, **kwargs) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\vits_chinese-2.0\app.py", line 65, in tts_calback return "成功", gr.outputs.Download(output_filepath, mime_type="audio/wav") AttributeError: module 'gradio.outputs' has no attribute 'Download'

output_filepath = "/path/to/output/file.wav" # 指定下载文件的存放路径 return "成功", gr.outputs.FileDownload(output_filepath, mime_type="audio/wav") return tts_calback 请确保在代码中添加了 ...

from tkinter import * from pdfminer.pdfparser import PDFParser from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter from pdfminer.converter import PDFPageAggregator, TextConverter from pdfminer.layout import LAParams, LTTextBoxHorizontal from pdfminer.pdfpage import PDFPage class PDFViewer: def init(self, master): self.master = master master.title("PDF Viewer") # 创建文本框和滚动条 self.text = Text(master) self.scrollbar = Scrollbar(master, command=self.text.yview) self.text.configure(yscrollcommand=self.scrollbar.set) self.text.pack(side=LEFT, fill=BOTH, expand=True) self.scrollbar.pack(side=RIGHT, fill=Y) # 打开 PDF 文件 fp = open('x1/2023凯程333教育综合应试解析-外国教育史(OCR).pdf', 'rb') # 创建 PDF 解析器 parser = PDFParser(fp) # 创建 PDF 文档对象 document = PDFDocument(parser) # 获取页面布局参数 laparams = LAParams() # 创建 PDF 资源管理器 rsrcmgr = PDFResourceManager() # 创建聚合器对象 device = PDFPageAggregator(rsrcmgr, laparams=laparams) # 创建 PDF 解释器 interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device) # 处理每一页 PDF 页面 for page in PDFPage.create_pages(document): interpreter.process_page(page) # 获取页面布局 layout = device.get_result() # 提取每一页的文本内容 for x in layout: if isinstance(x, LTTextBoxHorizontal): text = x.get_text().strip() self.text.insert(END, text + '\n') # 关闭 PDF 文件 fp.close() root = Tk() pdf_viewer = PDFViewer(root) root.mainloop()上述文本框添加保存到本地功能

for page in PDFPage.create_pages(self.document): self.interpreter.process_page(page) # 获取页面布局 self.layout = self.device.get_result() # 提取每一页的文本内容 for x in self.layout: if ...

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