CALL_BEGIN

时间: 2023-11-14 07:07:59 浏览: 24
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class CosineScheduler: def __init__(self, max_update, base_lr=0.01, final_lr=0, warmup_steps=0, warmup_begin_lr=0): self.base_lr_orig = base_lr self.max_update = max_update self.final_lr = final_lr self.warmup_steps = warmup_steps self.warmup_begin_lr = warmup_begin_lr self.max_steps = self.max_update - self.warmup_steps def get_warmup_lr(self, epoch): increase = (self.base_lr_orig - self.warmup_begin_lr) \ * float(epoch) / float(self.warmup_steps) return self.warmup_begin_lr + increase def __call__(self, epoch): if epoch < self.warmup_steps: return self.get_warmup_lr(epoch) if epoch <= self.max_update: self.base_lr = self.final_lr + ( self.base_lr_orig - self.final_lr) * (1 + math.cos( math.pi * (epoch - self.warmup_steps) / self.max_steps)) / 2 return self.base_lr scheduler = CosineScheduler(max_update=20, base_lr=0.3, final_lr=0.01) d2l.plot(torch.arange(num_epochs), [scheduler(t) for t in range(num_epochs)])

这段代码实现了一个余弦学习率调度程序,可以在训练神经网络时调整学习率。它包括一个 CosineScheduler 类和一个调用方法。在调用方法中,根据给定的 epoch 值,如果 epoch 值小于预热步数 warmup_steps,则返回预热学习率,否则返回余弦学习率。余弦学习率的计算是通过余弦函数实现的,其中初始学习率 base_lr 逐渐减小到最终学习率 final_lr,然后再逐渐增加回去。该程序还可以设置预热开始学习率 warmup_begin_lr 和预热步数 warmup_steps,并且可以根据最大迭代次数 max_update 计算出最大步数 max_steps。最后,该程序可以通过调用 plot 方法来可视化学习率的变化情况。

ATRACE_CALL

ATRACE_CALL是一个用于统计函数调用情况的宏。在应用层中,可以使用ATRACE_CALL()来标记函数的开始和结束,以便在trace中进行跟踪和分析。\[1\]在内核层中,可以使用trace_printk("1\n")来输出trace信息。\[1\]此外,还可以使用其他方法来进行systrace跟踪,如使用Trace类的beginSection和endSection方法,在framework的java层代码中使用Trace.traceBegin和Trace.traceEnd方法,在framework的native代码中使用ATRACE_CALL宏或ATRACE_BEGIN和ATRACE_END方法。\[3\]总之,ATRACE_CALL是一种用于跟踪函数调用情况的方法。 #### 引用[.reference_title] - *1* [trace抓取](https://blog.csdn.net/zjli321/article/details/51833877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [理解和使用systrace](https://blog.csdn.net/omnispace/article/details/77620667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Android代码添加systrace跟踪](https://blog.csdn.net/oujunli/article/details/16888897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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Read Spd Begin... The memory on CH :1 are different! N: pre svc call fun = 0xc2000f04 -- pm-1 = 0, pm-2 = 29819750, pm-3 = 0 N: ddr fun = 0x0 -- pm = 0x29819750, pm2 = 0x0 N: parameter mcu: v0.5 Mcu Start Work ... get_clocks_value: scpi send command start: 0x10 scpi send command success get clocks = 533 MHZ pll_scp_num = 8 Lmu Freq = 1066Mhz ch = 0 parameter set ch closed! DIMM Don't Probed! ch = 1 the dimm info is from uboot... Dimm_Capacity = 8GB Mcu Channel 1 AES configuration begin... AES bypass end... TZC configuration begin... TZC bypass end... use_0x14 == 0xb0100 ctl_cfg_begin...... pi_cfg_begin...... phy_cfg_begin...... fast mode caslat = 15 wrlat = 14 tinit = 856000 r2r_diffcs_dly = 4 r2w_diffcs_dly = 5 w2r_diffcs_dly = 3 w2w_diffcs_dly = 7 r2w_samecs_dly = 4 w2r_samecs_dly = 0 r2r_samecs_dly = 0 w2w_samecs_dly = 0 ch 1 adapter_alg -- 0-0-0-0-0-0-0 rtt_wr = dis rtt_park = 80ohm ron = 34ohm val_cpudrv = 34 rtt_nom = 48ohm val_cpuodt = 48 vref_dev = 10 vrefsel = 0x45 dq_oe_timing = 0x42 rank_num_decode = 1 set phy_indep_init_mode set pi_dram_init_en set_pi_start & ctl_start...... wait init complete...... init complete done...... wait complete done...... rddqs_lat = 0x2 tdfi_phy_rdlat = 0x1f begin software ntp training... rank_num: 0 phy_write_path_lat_add =-1-1-1-1-1-1-1-1-1 phy_write_path_lat_add = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 phy_write_path_lat_add = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 phy_write_path_lat_add = 2 2 2 2 2 2 2 2 2 phy_write_path_lat_add = 3 3 3 3 3 3 3 3 3 phy_write_path_lat_add = 4 4 4 4 4 4 4 4 4 rank 0 wdqlvl! r2r_diffcs_dly = 4 r2w_diffcs_dly = 7 w2r_diffcs_dly = 4 w2w_diffcs_dly = 6 r2w_samecs_dly = 5 rank 0 ch 1 training fail

#include "widget.h" #if !defined(Q_MOC_OUTPUT_REVISION) #error "The header file 'widget.h' doesn't include <QObject>." #elif Q_MOC_OUTPUT_REVISION != 63 #error "This file was generated using the moc from 4.8.6. It" #error "cannot be used with the include files from this version of Qt." #error "(The moc has changed too much.)" #endif QT_BEGIN_MOC_NAMESPACE static const uint qt_meta_data_Widget[] = { // content: 6, // revision 0, // classname 0, 0, // classinfo 0, 0, // methods 0, 0, // properties 0, 0, // enums/sets 0, 0, // constructors 0, // flags 0, // signalCount 0 // eod }; static const char qt_meta_stringdata_Widget[] = { "Widget\0" }; void Widget::qt_static_metacall(QObject *_o, QMetaObject::Call _c, int _id, void **_a) { Q_UNUSED(_o); Q_UNUSED(_id); Q_UNUSED(_c); Q_UNUSED(_a); } const QMetaObjectExtraData Widget::staticMetaObjectExtraData = { 0, qt_static_metacall }; const QMetaObject Widget::staticMetaObject = { { &QWidget::staticMetaObject, qt_meta_stringdata_Widget, qt_meta_data_Widget, &staticMetaObjectExtraData } }; #ifdef Q_NO_DATA_RELOCATION const QMetaObject &Widget::getStaticMetaObject() { return staticMetaObject; } #endif //Q_NO_DATA_RELOCATION const QMetaObject *Widget::metaObject() const { return QObject::d_ptr->metaObject ? QObject::d_ptr->metaObject : &staticMetaObject; } void *Widget::qt_metacast(const char *_clname) { if (!_clname) return 0; if (!strcmp(_clname, qt_meta_stringdata_Widget)) return static_cast<void*>(const_cast< Widget*>(this)); return QWidget::qt_metacast(_clname); } int Widget::qt_metacall(QMetaObject::Call _c, int _id, void **_a) { _id = QWidget::qt_metacall(_c, _id, _a); if (_id < 0) return _id; return _id; } QT_END_MOC_NAMESPACE,解释一下这段代码

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