QL_SDK_PATH,QL_EXP_TARGETS,QL_EXP_LDLIBS,CPPFLAGS,LDFLAGS,STD_LIB,USR_LIB .PHONY:checkmake,checkmake: , @echo -e "CURDIR = \n ${CURDIR}" ,$(LINK.cc) $(COMPILE.c),$(CPPFLAGS),$(LDFLAGS) $(USR_LIB) $(STD_LIB)以上列出的这些分别指的是什么,如何利用上述列出来的这些词来写Makefile文件,修改Makefile文件 并且列举如上面提到的词汇那样的出现在Makefile中的词汇,请指导一下我要如何修改Makefile文件。

时间: 2023-12-21 14:04:33 浏览: 143
RAR

bp_train.rar_train_神经网络 matlab

这些都是Makefile中的变量和命令,用于编译和链接程序。 - QL_SDK_PATH:指定QL SDK的路径。 - QL_EXP_TARGETS:指定需要编译的目标文件。 - QL_EXP_LDLIBS:指定需要链接的库文件。 - CPPFLAGS:指定C++编译器的选项。 - LDFLAGS:指定链接器的选项。 - STD_LIB:指定标准库的路径。 - USR_LIB:指定第三方库的路径。 可以利用这些变量和命令来写Makefile文件,例如: ``` CC=g++ CXXFLAGS=-std=c++11 -Wall -Wextra LDFLAGS=-L/usr/lib -L/usr/local/lib LDLIBS=-lboost_system -lssl -lcrypto TARGET=myprogram $(TARGET): main.o foo.o bar.o $(CC) $(LDFLAGS) $^ $(LDLIBS) -o $@ main.o: main.cpp foo.h bar.h $(CC) $(CXXFLAGS) -c $< -o $@ foo.o: foo.cpp foo.h $(CC) $(CXXFLAGS) -c $< -o $@ bar.o: bar.cpp bar.h $(CC) $(CXXFLAGS) -c $< -o $@ .PHONY: clean clean: rm -f *.o $(TARGET) ``` 在这个Makefile中,`CXXFLAGS`定义了编译器的选项,`LDFLAGS`定义了链接器的选项,`LDLIBS`定义了需要链接的库文件。`TARGET`指定了目标程序的名称。`main.o`、`foo.o`、`bar.o`分别是编译的目标文件。`.PHONY`指令用于声明伪目标,这里声明了`clean`目标。 修改Makefile文件可以根据具体需求进行,例如添加新的源文件或库文件,修改编译器选项等。需要注意的是,Makefile文件的格式需要遵循一定的规范,否则可能会导致编译失败。建议参考Makefile的文档或者其他示例进行修改。
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解释下面代码的作用“class Dataset(object): def __init__(self, mixture_reader, targets_reader_list): self.mixture_reader = mixture_reader self.keys_list = mixture_reader.wave_keys self.targets_reader_list = targets_reader_list def __len__(self): return len(self.keys_list) def _has_target(self, key): for targets_reader in self.targets_reader_list: if key not in targets_reader: return False return True def _index_by_key(self, key): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if key not in self.mixture_reader or not self._has_target(key): raise KeyError("Missing targets or mixture") target_list = [reader[key] for reader in self.targets_reader_list] return (self.mixture_reader[key], target_list) def _index_by_num(self, num): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if num >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index out of dataset, {} vs {}".format( num, len(self.keys_list))) key = self.keys_list[num] return self._index_by_key(key) def _index_by_list(self, list_idx): """ Returns a list of tuple like [ (matrix, [matrix, ...]), (matrix, [matrix, ...]), ... ] """ if max(list_idx) >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index list contains index out of dataset") return [self._index_by_num(index) for index in list_idx] def __getitem__(self, index): """ Implement to support multi-type index: by key, number or list """ if type(index) == int: return self._index_by_num(index) elif type(index) == str: return self._index_by_key(index) elif type(index) == list: return self._index_by_list(index) else: raise KeyError("Unsupported index type(int/str/list)")”

pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错:Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index.

Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 761, in _score scores = scorer(estimator, X_test, y_test) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 103, in __call__ score = scorer._score(cached_call, estimator, *args, **kwargs) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 264, in _score return self._sign * self._score_func(y_true, y_pred, **self._kwargs) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1123, in f1_score return fbeta_score( File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1261, in fbeta_score _, _, f, _ = precision_recall_fscore_support( File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1544, in precision_recall_fscore_support labels = _check_set_wise_labels(y_true, y_pred, average, labels, pos_label) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 1348, in _check_set_wise_labels y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3-5.3.1\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 93, in _check_targets raise ValueError( ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and continuous targets

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