for cfg in yaml_cfg.setdefault('BASE', ['']):什么意思

时间: 2023-04-01 13:02:22 浏览: 83
这行代码的意思是：如果 yaml_cfg 字典中存在 'BASE' 键，则将其对应的值设为 ['']，如果不存在 'BASE' 键，则将其添加到 yaml_cfg 字典中，并将其对应的值设为 ['']。
相关问题

processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file

根据您提供的配置文件，这是一个用于姿态估计的pose_demo的配置示例。该配置文件包括了处理器配置（processor_cfg）和命令行参数配置（argparse_cfg）。 处理器配置包括以下内容： - type：指定处理器类型为"processor.pose_demo.inference"，这可能是一个自定义的处理器类型。 - gpus：指定使用的GPU数量为1。 - worker_per_gpu：指定每个GPU的worker数量为1。 - video_file：指定输入视频的路径为"resource/data_example/skateboarding.mp4"。 - save_dir：指定结果保存的目录路径为"work_dir/pose_demo"。 检测配置（detection_cfg）包括以下内容： - model_cfg：指定检测模型的配置文件路径为"configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py"。 - checkpoint_file：指定检测模型的checkpoint路径为"mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e"。 - bbox_thre：指定检测目标的边界框阈值为0.8。 估计配置（estimation_cfg）包括以下内容： - model_cfg：指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。 - checkpoint_file：指定姿态估计模型的checkpoint路径为"mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192"。 - data_cfg：指定姿态估计模型的数据配置，包括图像尺寸、像素标准化值、图像均值和标准差以及后处理选项。 命令行参数配置（argparse_cfg）包括了一些命令行参数的绑定，用于从命令行传递参数给处理器配置。 例如，您可以使用以下命令行参数来运行pose_demo： ``` python pose_demo.py --gpus 1 --video resource/data_example/skateboarding.mp4 --worker_per_gpu 1 --skeleton_model configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml --skeleton_checkpoint mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 --detection_model configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py --detection_checkpoint mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e ``` 请注意，以上仅为示例，具体的使用方式和命令行参数可能会有所不同，具体取决于实际情况。 如果您有进一步的问题，请提供更多细节，我将尽力帮助您。

11:08:55 **** Incremental Build of configuration Debug for project ccc **** make -j32 all arm-none-eabi-gcc "../drivers/drv_usart.c" ../drivers/drv_usart.c: In function 'stm32_configure': ../drivers/drv_usart.c:338:16: error: 'struct serial_configure' has no member named 'flowcontrol' switch (cfg->flowcontrol) ^ ../drivers/drv_usart.c:340:10: error: 'RT_SERIAL_FLOWCONTROL_NONE' undeclared (first use in this function) case RT_SERIAL_FLOWCONTROL_NONE: ^ ../drivers/drv_usart.c:340:10: note: each undeclared identifier is reported only once for each function it appears in ../drivers/drv_usart.c:343:10: error: 'RT_SERIAL_FLOWCONTROL_CTSRTS' undeclared (first use in this function) case RT_SERIAL_FLOWCONTROL_CTSRTS: ^ make: *** [drivers/subdir.mk:99: drivers/drv_usart.o] Error 1 "make -j32 all" terminated with exit code 2. Build might be incomplete. 11:08:56 Build Failed. 4 errors, 0 warnings. (took 800ms)

这个错误是由于在文件 "../drivers/drv_usart.c" 中的函数 'stm32_configure' 中使用了一个未声明的成员 'flowcontrol' 导致的。同时还有两个未声明的标识符 'RT_SERIAL_FLOWCONTROL_NONE' 和 'RT_SERIAL_FLOWCONTROL_CTSRTS'。这些错误导致了编译失败。 要解决这个问题，你需要确认以下几点： 1. 确保在文件 "../drivers/drv_usart.c" 中包含了正确的头文件，以便声明所需的结构体和标识符。 2. 检查是否在代码中正确定义了 'struct serial_configure' 结构体，并且确保其中包含了 'flowcontrol' 成员。 3. 确认 'RT_SERIAL_FLOWCONTROL_NONE' 和 'RT_SERIAL_FLOWCONTROL_CTSRTS' 这两个标识符在代码中正确定义。 通过解决以上问题，你应该能够成功编译你的项目。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够给出更准确的解决方案。

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forward declaration if gpio-core.h hasn t been included.

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如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真，则执行torch.cuda.set_device(args.local_rank)语句。这是一个用于分布式训练的代码块，它将指定当前进程使用的GPU设备的索引。在分布式训练中，多个进程可以同时训练模型，每个进程...

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

for i in range(len(self.SA_modules)): mlps = self.SA_modules[i].mlps # 获取当前 SA_module 的 MLPs # 计算当前 SA_module 的输出通道数 channel_out = sum(mlp[-1] for mlp in mlps) li_xyz, li_...

class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out这是我改进之前的类代码块，而这是我加入SA注意力机制后的代码块：class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out，我发现改进后的代码块对于mlps参数的计算非常混乱，请你帮我检查一下，予以更正并给出注释

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out +=...

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import cfg import sys import random import pygame from 期末作业.小恐龙跑酷.modules import GameStartInterface, Scoreboard, Dinosaur, Ground, Cloud, Cactus, Ptera, \ GameEndInterface '''main''' def main(highest_score): # 游戏初始化 pygame.init() screen = pygame.display.set_mode(cfg.SCREENSIZE) pygame.display.set_caption('恐怖龙跑酷') # 导入所有声音文件 sounds = {} for key, value in cfg.AUDIO_PATHS.items (): sounds[key] = pygame.mixer.Sound(value) # 游戏开始界面 GameStartInterface(screen, sounds, cfg) # 确定一些游戏中必须的元素和变化 score = 0 score_board = Scoreboard(cfg.IMAGE_PATHS[' numbers'], position=(534, 15), bg_c​​olor=cfg.BACKGROUND_COLOR) highest_score = highest_score highest_score_board = 记分牌(cfg.IMAGE_PATHS['numbers'], position=(435, 15), bg_c​​olor=cfg.BACKGROUND_COLOR, is_highest=True) dino = Dinosaur(cfg.IMAGE_PATHS['dino']) ground = Ground(cfg.IMAGE_PATHS['ground'], position=(0, cfg.SCREENSIZE[1])) 云精灵组= pygame.sprite .Group() cactus_sprites_group = pygame.sprite.Group() ptera_sprites_group = pygame.sprite.Group() add_obstacle_timer = 0 score_timer = 0 # 游戏主跟随环 clock = pygame.time.Clock() while True: for event in pygame.event .get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() elif event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_SPACE or event.key == pygame.K_UP: dino.jump(sounds) elif event.key == pygame.K_DOWN: dino.duck() elif event.type == pygame.KEYUP and event.key == pygame.K_DOWN: dino.unduck() screen.fill(cfg.BACKGROUND_COLOR) # --随机添加云 if len(cloud_sprites_group) < 5 and random.randrange(0, 300) == 10: cloud_sprites_group.add(Cloud(cfg.IMAGE_PATHS['cloud'], position=( cfg.SCREENSIZE[0], random.randrange(30, 75)))) # --随机添加仙人掌/飞龙 add_obstacle_timer += 1 if add_obstacle_timer > random.randrange(50, 150): add_obstacle_timer = 0 random_value = random.randrange(0, 10) 如果 random_value >= 5 且 random_value <= 7: cactus_sprites_group.add(Cactus(cfg.IMAGE_PATHS['cacti']))否则：position_ys = [cfg.SCREENSIZE[1] * 0.82，cfg.SCREENSIZE[1] * 0.75，cfg.SCREENSIZE[1] * 0.60，cfg.SCREENSIZE[1] * 0。20] ptera_sprites_group.add(Ptera(cfg.IMAGE_PATHS['ptera'], position=(600, random.choice(position_ys)))) # --更新游戏元素 dino.update() ground.update() cloud_sprites_group.update () cactus_sprites_group.update() ptera_sprites_group.update() score_timer += 1 如果score_timer > (cfg.FPS // 12): score_timer = 0 score += 1 score = min(score, 99999) 如果score > highest_score: highest_score = score if score % 100 == 0: sounds['point'].play() if score % 1000 == 0: ground.speed -= 1 对于 cloud_sprites_group 中的项目：item.speed -= 1 对于 cactus_sprites_group 中的项目：item .speed -= 1 for item in ptera_sprites_group: item.speed -= 1 # --撞击检测 for item in cactus_sprites_group: if pygame.sprite.collide_mask(dino, item): dino.die(sounds) for item in ptera_sprites_group: if pygame .sprite.collide_mask(dino, item): dino.die(sounds) # --将游戏元素画到屏幕上 dino.draw(screen) ground.draw(screen) cloud_sprites_group.draw(screen) cactus_sprites_group.draw(screen) ptera_sprites_group.draw(screen) score_board.set(score) highest_score_board.set(highest_score) score_board.draw(screen) highest_score_board.draw(screen) # --更新屏幕 pygame.display.update() clock.tick(cfg.FPS) # --游戏是否结束 if dino.is_dead:break # 游戏结束界面 return GameEndInterface(screen, cfg), highest_score '''run''' ifname == ' main ': highest_score = 0 while True: flag, highest_score = main(highest_score) if not flag: break运行注解代码

这是一段 Python 代码，实现了一个小恐龙跑酷游戏。在游戏中，玩家需要控制小恐龙躲避障碍物并跳跃。代码中使用了 Pygame 库来实现游戏画面和声音效果，其中包括了游戏开始界面、游戏主循环和游戏结束界面。...

解释def run(FLAGS, cfg): # build Tracker tracker = Tracker(cfg, mode='test') # load weights if cfg.architecture in ['DeepSORT']: if cfg.det_weights != 'None': tracker.load_weights_sde(cfg.det_weights, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_sde(None, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_jde(cfg.weights)

3. 判断 cfg.det_weights 是否为 'None'，即检测模型权重是否存在，如果存在则加载检测模型权重 cfg.det_weights 和重识别模型权重 cfg.reid_weights，否则只加载重识别模型权重 cfg.reid_weights。 4. 如果成功加载...

def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: model = Trainer.build_model(cfg) DetectionCheckpointer(model, save_dir=cfg.OUTPUT_DIR).resume_or_load( cfg.MODEL.WEIGHTS, resume=args.resume ) if cfg.TEST.AUG.ENABLED: res = Trainer.test_with_TTA(cfg, model) else: res = Trainer.test(cfg, model) if comm.is_main_process(): verify_results(cfg, res) return res trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) return trainer.train()

在这种情况下，它会通过调用Trainer.build_model()方法来构建模型，并使用cfg.MODEL.WEIGHTS参数加载预训练的模型权重。如果设置了cfg.TEST.AUG.ENABLED为True，它将使用测试时增强（Test-Time Augmentation）...

为什么报错： wl_cfg80211_del_station : Disconnect STA : ff:ff:ff:ff:ff:ff scb_val.val 3

这个错误是由于 wl_cfg80211_del_station 函数试图断开 MAC 地址为 ff:ff:ff:ff:ff:ff 的无线网络设备。通常情况下，这个 MAC 地址是广播地址，所以这个错误信息似乎表明无线网络设备正试图断开所有连接。这个错误...

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps...

init logger nmpreception_log.txt log file name /asw/nullmax/nmpreception_log.txt.log 2542.375143 s: VX_ZONE_ERROR:[ownContextCreateCmdObj:161] context object descriptor [0] allocation failed 2542.375196 s: VX_ZONE_ERROR:[vxCreateContext:945] context objection creation failed terminate called after throwing an instance of 'char const*' ./run.sh: line 3: 4114 Aborted (core dumped) ./bin/hi_nullmax_fv.out --cfg config/app_multi_cam.cfg

这段日志显示了一些错误和异常信息。根据日志，以下是问题的概述： 1. 在 ownContextCreateCmdObj 函数的第161行，发生了一个上下文对象描述符（context object descriptor）的分配失败。 2. 在 vxCreateContext...

import torch import torch.nn as nn from pointnet2_lib.pointnet2.pointnet2_modules import PointnetFPModule, PointnetSAModuleMSG from lib.config import cfg def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]中的self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) )是什么含义和作用

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