怎么查找模块对应的pb.txt文件？

要查找模块对应的 pb.txt 文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 进入 Apollo 工作区的根目录。

2. 导航到 `modules` 文件夹。这个文件夹包含了 Apollo 平台中各个模块的源代码和配置文件。

3. 找到您感兴趣的模块所对应的文件夹。每个模块通常都有一个单独的文件夹，其中包含了该模块的源代码和配置文件。

4. 在目标模块的文件夹中，查找名为 `proto` 或 `protobuf` 的子文件夹。这个子文件夹通常包含了该模块使用的 Protobuf 消息定义文件。

5. 进入 `proto` 或 `protobuf` 子文件夹，并查找名为 `pb.txt` 的文件。这个文件是该模块的 Protobuf 消息类型定义的集合，它列出了该模块中使用的所有消息类型。

如果您无法找到特定模块对应的 `pb.txt` 文件，可以尝试在模块的代码库或相关的文档中进行搜索，或者查阅 Apollo 平台的官方文档，以获取更具体的信息和指导。

相关问题

怎么将 PyTorch 模型导出为 TorchScript（.pt 或 .pb 文件

将 PyTorch 模型导出为 TorchScript（`.pt` 或 `.pb` 文件），通常用于跨平台部署或在非Python环境中运行。以下是基本步骤：

### 导出为`.pt`（保存为脚本模式）
- 使用PyTorch的`torch.jit`模块，首先确保模型是可序列化的（即，没有`non_blocking`、`volatile`属性，也不是`nn.DataParallel`实例等）。

import torch

# 假设你已经有了一个名为model的PyTorch模型
model.eval()

# 将模型放到脚本模式
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example_input)

# 保存为.pt文件
traced_script_module.save("model.pt")

这里的`example_input`是你希望模型在导出后接受的实际输入数据，以便生成对应的计算图。

### 导出为`.pb`（保存为二进制文件）
- 如果需要更低级别的二进制格式，PyTorch不直接支持`.pb`，但可以借助其他库，比如`onnx`先转换为ONNX，然后转为`.pb`。注意这一步可能受限于模型架构的兼容性。

import torch.onnx

# 先将模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, example_input, "model.onnx")

# 然后使用ONNX-TensorRT或ONNX-to-TF转换为.pb文件
# (这里是一个假设的命令，实际可能需要安装额外的库)
!python -m tf2onnx.convert --input_model=model.onnx --output_model=model.pb --opset=11

请注意，`tf2onnx`和`onnx-tf`等工具可能需要单独安装，并且不是所有PyTorch模型都能无损地转换到ONNX。

1. 利用Scrapy对接Seleniumr的方法实现爬取网站(新浪财经上海A股股票) 的股票信息，将爬取到的数据保存到csv文件并输出。爬取的数据包括：代码，名称，最新价，买入，卖出，昨收，今开，最高，最低，成交量/手，成交额/万，振幅，换手率，市净率，市盈率，总股本，流通股。爬取网址：https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a 要求如下： (1) 创建Scrapy项目，命名为Stock，并在PyCharm中打开。 (2) 在items.py文件中，创建一个StockItem类添加Item数据； (3) 使用模板创建一个爬虫stock.py文件； (4) 在stock.py文件中，修改url地址和parse方法爬取数据； (5) 在middleware.py中添加process_request方法使用Selenium爬取网站信息； (6) 在settings.py文件中，添加管道信息、下载器信息，以及默认的请求头信息。 (7) 运行“scrapy crawl stock -o stock.csv”命令输出信息到文件。

很好，这是一个非常具体的问题，我将逐步为您解答。

首先，您需要安装Scrapy和Selenium模块，以及对应的浏览器驱动程序，如Chrome驱动程序。

然后，您需要创建一个Scrapy项目，命名为Stock，并在PyCharm中打开。可以使用以下命令：

scrapy startproject Stock

接下来，您需要在items.py文件中创建一个StockItem类添加Item数据。根据要求，该类应包括以下字段：

code = scrapy.Field()
name = scrapy.Field()
last_price = scrapy.Field()
buy = scrapy.Field()
sell = scrapy.Field()
yesterday_close = scrapy.Field()
today_open = scrapy.Field()
highest = scrapy.Field()
lowest = scrapy.Field()
volume = scrapy.Field()
turnover = scrapy.Field()
amplitude = scrapy.Field()
turnover_rate = scrapy.Field()
pb_ratio = scrapy.Field()
pe_ratio = scrapy.Field()
total_equity = scrapy.Field()
circulating_equity = scrapy.Field()

接下来，使用模板创建一个爬虫stock.py文件。使用以下命令：

scrapy genspider stock vip.stock.finance.sina.com.cn

在stock.py文件中，修改start_urls和parse方法来爬取数据。代码如下：

import scrapy
from Stock.items import StockItem

class StockSpider(scrapy.Spider):
    name = 'stock'
    allowed_domains = ['vip.stock.finance.sina.com.cn']
    start_urls = ['https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse, meta={'driver': self.driver})

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        from selenium import webdriver
        from selenium.webdriver.chrome.options import Options
        options = Options()
        options.add_argument('--headless')
        self.driver = webdriver.Chrome(options=options)
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def parse(self, response):
        self.driver.get(response.url)
        stocks = response.xpath('//table[@id="dataTable"]/tbody/tr')
        for stock in stocks:
            item = StockItem()
            item['code'] = stock.xpath('./td[1]/a/text()').get()
            item['name'] = stock.xpath('./td[2]/a/text()').get()
            item['last_price'] = stock.xpath('./td[3]/text()').get()
            item['buy'] = stock.xpath('./td[4]/text()').get()
            item['sell'] = stock.xpath('./td[5]/text()').get()
            item['yesterday_close'] = stock.xpath('./td[6]/text()').get()
            item['today_open'] = stock.xpath('./td[7]/text()').get()
            item['highest'] = stock.xpath('./td[8]/text()').get()
            item['lowest'] = stock.xpath('./td[9]/text()').get()
            item['volume'] = stock.xpath('./td[10]/text()').get()
            item['turnover'] = stock.xpath('./td[11]/text()').get()
            item['amplitude'] = stock.xpath('./td[12]/text()').get()
            item['turnover_rate'] = stock.xpath('./td[13]/text()').get()
            item['pb_ratio'] = stock.xpath('./td[14]/text()').get()
            item['pe_ratio'] = stock.xpath('./td[15]/text()').get()
            item['total_equity'] = stock.xpath('./td[16]/text()').get()
            item['circulating_equity'] = stock.xpath('./td[17]/text()').get()
            yield item

接下来，在middleware.py中添加process_request方法使用Selenium爬取网站信息。代码如下：

from scrapy import signals
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.common.exceptions import TimeoutException

class StockDownloaderMiddleware(object):
    def __init__(self, timeout=None):
        self.timeout = timeout
        super().__init__()

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(timeout=crawler.settings.get('SELENIUM_TIMEOUT'))

    def process_request(self, request, spider):
        if request.meta.get('driver'):
            spider.driver.get(request.url)
            try:
                WebDriverWait(spider.driver, self.timeout).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//table[@id="dataTable"]/tbody/tr')))
                return scrapy.HtmlResponse(url=spider.driver.current_url, body=spider.driver.page_source, encoding='utf-8', request=request)
            except TimeoutException:
                return scrapy.HtmlResponse(url=spider.driver.current_url, status=500, request=request)

最后，在settings.py文件中，添加管道信息、下载器信息，以及默认的请求头信息。代码如下：

BOT_NAME = 'Stock'

SPIDER_MODULES = ['Stock.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'Stock.spiders'

ROBOTSTXT_OBEY = False

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_selenium.SeleniumMiddleware': 800,
    'Stock.middlewares.StockDownloaderMiddleware': 543,
}

SELENIUM_DRIVER_NAME = 'chrome'
SELENIUM_DRIVER_EXECUTABLE_PATH = 'path/to/chromedriver'
SELENIUM_DRIVER_ARGUMENTS = ['--headless']

ITEM_PIPELINES = {
    'Stock.pipelines.StockPipeline': 300,
}

FEED_FORMAT = 'csv'
FEED_URI = 'stock.csv'

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en',
}

现在，您可以运行以下命令来爬取数据并将其保存到csv文件中：

scrapy crawl stock -o stock.csv

希望这对您有所帮助。