文件输出路径修改:从batch-sample.outdir.csv + src/main等java路径改成batch-sample.outdir.csv + job,通过设置 batch-sample.outdir.csv 配置修改目录,不同的job 输出到不同的目录下
时间: 2024-03-10 14:44:43 浏览: 26
好的,你的问题是文件输出路径修改的方法,可以通过设置 batch-sample.outdir.csv 配置来实现不同的 job 输出到不同的目录下。具体的步骤如下:
1. 在 batch-sample.outdir.csv 文件中添加对应的目录路径,如:
```
job1,/path/to/output/job1
job2,/path/to/output/job2
```
2. 在代码中读取 batch-sample.outdir.csv 配置,并根据当前执行的 job 名称获取对应的目录路径,如:
```java
Properties props = new Properties();
props.load(new FileInputStream("batch-sample.outdir.csv"));
String jobName = "job1"; // 当前执行的 job 名称
String outputDir = props.getProperty(jobName); // 获取对应的目录路径
```
3. 将输出路径设置为获取到的目录路径和当前 job 的相对路径,如:
```java
String outputPath = outputDir + "/job/" + jobName + "/output"; // 当前 job 的输出路径
```
这样就可以实现不同的 job 输出到不同的目录下了。
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./testnetworkperf -m ../../../resource/yolov4.onnx -b 32 -s 0 -c 2000
这个命令是用于运行一个名为 `testnetworkperf` 的可执行文件,并传递一些参数。根据你提供的命令,这个可执行文件可能用于测试网络性能。
根据命令的参数解释如下:
- `-m ../../../resource/yolov4.onnx`:指定要测试的模型文件路径为 `../../../resource/yolov4.onnx`。
- `-b 32`:指定 batch size 为 32,表示每次推理的输入样本数量为 32。
- `-s 0`:指定随机数种子为 0,用于初始化随机数生成器的种子。
- `-c 2000`:指定推理的迭代次数为 2000,表示总共进行 2000 次推理。
请确保在运行该命令之前,已经正确安装并配置了相关的依赖项,并且相应的模型文件和可执行文件的路径是正确的。
python eval_rcnn.py --cfg_file cfgs/default.yaml --ckpt ../output/rpn/ckpt/checkpoint_epoch_200.pth --batch_size 4 --eval_mode rcnn
这是一个使用Python运行的命令,用于执行一个名为"eval_rcnn.py"的脚本,该脚本需要传入几个参数:
- "--cfg_file cfgs/default.yaml":指定配置文件路径,其中"cfgs/default.yaml"是文件路径。
- "--ckpt ../output/rpn/ckpt/checkpoint_epoch_200.pth":指定模型文件路径,其中"../output/rpn/ckpt/checkpoint_epoch_200.pth"是模型文件路径。
- "--batch_size 4":指定批次大小,这里设置为4。
- "--eval_mode rcnn":指定评估模式,这里设置为rcnn。
该命令的作用是根据指定的配置文件、模型文件和参数,在命令行中运行一个RCNN模型评估过程。