CROSS_COMPILE ?= $(CONFIG_CROSS_COMPILE:"%"=%)

这是一个 Makefile 的语法代码，它用于指定交叉编译器的前缀。

在 Makefile 中，CROSS_COMPILE 是一个变量，用于指定交叉编译器的前缀。如果该变量未定义，则使用 CONFIG_CROSS_COMPILE 变量的值作为前缀。其中，CONFIG_CROSS_COMPILE 是一个在其他地方定义的变量，用于指定交叉编译器的路径和前缀。

这段代码中的 "?=" 表示如果 CROSS_COMPILE 变量未定义，就使用等号后面的值进行赋值。":" 表示将变量替换成另一个变量的值。"%" 表示匹配任何字符串，"=" 表示进行赋值。

因此，这段代码的作用是如果 CROSS_COMPILE 变量未定义，就使用 CONFIG_CROSS_COMPILE 变量的值作为前缀。

相关问题

CROSS_COMPILE ?= $(CONFIG_CROSS_COMPILE:"%"=%) what is the usage of "%"=%?

在这段代码中，"%"=% 的作用是将 $(CONFIG_CROSS_COMPILE) 变量中的所有 % 字符替换为空字符，也就是去掉变量值中的引号。

在 Makefile 中，"%" 表示匹配任何字符串，"=" 表示进行赋值。因此，$(CONFIG_CROSS_COMPILE:"%"=%) 表示将 $(CONFIG_CROSS_COMPILE) 中所有的 % 字符替换成空字符。

假设 $(CONFIG_CROSS_COMPILE) 的值为 "arm-linux-gnueabihf-"，则 $(CONFIG_CROSS_COMPILE:"%"=%) 的值为 arm-linux-gnueabihf-，即去掉了引号的值。最终，CROSS_COMPILE 变量的值将被设置为 arm-linux-gnueabihf-，作为交叉编译器的前缀。

def model(self): num_classes = self.config.get("CNN_training_rule", "num_classes") seq_length = self.config.get("CNN_training_rule", "seq_length") conv1_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_num_filters") conv1_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_kernel_size") conv2_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_num_filters") conv2_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_kernel_size") hidden_dim = self.config.get("CNN_training_rule", "hidden_dim") dropout_keep_prob = self.config.get("CNN_training_rule", "dropout_keep_prob") model_input = keras.layers.Input((seq_length,1), dtype='float64') # conv1形状[batch_size, seq_length, conv1_num_filters] conv_1 = keras.layers.Conv1D(conv1_num_filters, conv1_kernel_size, padding="SAME")(model_input) conv_2 = keras.layers.Conv1D(conv2_num_filters, conv2_kernel_size, padding="SAME")(conv_1) max_poolinged = keras.layers.GlobalMaxPool1D()(conv_2) full_connect = keras.layers.Dense(hidden_dim)(max_poolinged) droped = keras.layers.Dropout(dropout_keep_prob)(full_connect) relued = keras.layers.ReLU()(droped) model_output = keras.layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(relued) model = keras.models.Model(inputs=model_input, outputs=model_output) # model.compile(loss="categorical_crossentropy", # optimizer="adam", # metrics=["accuracy"]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) print(model.summary()) return model给这段代码每行加上注释

def model(self):
    # 获取配置文件中的参数
    num_classes = self.config.get("CNN_training_rule", "num_classes") #分类数
    seq_length = self.config.get("CNN_training_rule", "seq_length") #序列长度
    conv1_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_num_filters") #第一层卷积核数量
    conv1_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_kernel_size") #第一层卷积核大小
    conv2_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_num_filters") #第二层卷积核数量
    conv2_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_kernel_size") #第二层卷积核大小
    hidden_dim = self.config.get("CNN_training_rule", "hidden_dim") #全连接层隐藏层大小
    dropout_keep_prob = self.config.get("CNN_training_rule", "dropout_keep_prob") #dropout保留率

    # 定义模型输入
    model_input = keras.layers.Input((seq_length,1), dtype='float64')

    # 第一层卷积
    conv_1 = keras.layers.Conv1D(conv1_num_filters, conv1_kernel_size, padding="SAME")(model_input)

    # 第二层卷积
    conv_2 = keras.layers.Conv1D(conv2_num_filters, conv2_kernel_size, padding="SAME")(conv_1)

    # 全局最大池化
    max_poolinged = keras.layers.GlobalMaxPool1D()(conv_2)

    # 全连接层
    full_connect = keras.layers.Dense(hidden_dim)(max_poolinged)

    # dropout层
    droped = keras.layers.Dropout(dropout_keep_prob)(full_connect)

    # relu激活层
    relued = keras.layers.ReLU()(droped)

    # 输出层
    model_output = keras.layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(relued)

    # 定义模型
    model = keras.models.Model(inputs=model_input, outputs=model_output)

    # 编译模型
    model.compile(loss='binary_crossentropy',
                  optimizer='adam',
                  metrics=['accuracy'])

    # 打印模型结构
    print(model.summary())

    return model