set_false_path -from
时间: 2023-09-05 09:01:04 浏览: 87
set_false_path -from是一个时序约束命令,在设计时序逻辑时使用。该命令用于告诉时序分析工具,某些路径不需要进行时序分析,即不需要满足时序要求。
在时序设计中,经常会出现一些路径无论处理的时钟频率如何变化,也无论输入值如何变化,都可以保证其时序正确。对于这些路径,我们可以使用set_false_path命令来将其标记为“假路径”,这样可以减少时序分析的负担,提高时序分析工具的效率。
当我们使用set_false_path -from命令时,我们需要将目标路径的起点(从哪个寄存器或输入端口出发)作为参数传递给该命令。这样时序分析工具就会忽略这个起点到终点的路径,不再进行时序分析,也不会发出相关错误或警告。
使用set_false_path -from命令的一个常见场景是对于时钟分频电路。在时钟分频电路中,由于输出时钟频率是输入时钟频率的整数倍,所以可以认为时序逻辑到达输出端口的路径是假路径。通过使用set_false_path -from命令标记这些路径,可以告诉时序分析工具不进行时序分析,提高分析效率。
需要注意的是,set_false_path -from命令只会起到告知时序分析工具的作用,对于实际电路的功能和时序正确性不会产生影响。在应用该命令时,需要确保路径确实是假路径,否则可能会导致时序错误。同时,还需要注意使用set_false_path命令的时机和范围,以避免错误的使用导致设计问题。
相关问题
set_false_path -from -to和-through的区别是什么
在时序约束中,"set_false_path" 是一种约束命令,用于告知时序分析工具忽略某些路径的时序关系。它可以用来指定某些路径不需要进行时序优化和验证,因为这些路径并不会对电路的时序性能产生影响。在使用 "set_false_path" 命令时,可以根据需要使用不同的选项,包括 "-from -to" 和 "-through"。
"-from -to" 是一种常用的 "set_false_path" 选项,用于指定一个起始点和一个终止点之间的路径被忽略。这意味着在时序分析过程中,不会考虑从起始点到终止点的路径的时序关系。这样可以避免对这些路径进行优化和验证,从而提高时序分析的效率。
"-through" 是另一种常见的 "set_false_path" 选项,用于指定一个路径上的某个特定点,该点之前和之后的路径将被忽略。这样可以将特定点之前和之后的路径视为不相关的,不进行时序优化和验证。一般情况下,"-through" 选项用于处理复杂的电路结构或者特定的时序约束需求。
简而言之,"set_false_path -from -to" 指定了起始点和终止点之间的路径被忽略,而 "-through" 则指定了特定点之前和之后的路径被忽略。这两种选项在时序约束中的使用取决于具体的电路设计和时序要求,可以根据需要选择适当的选项来指定需要被忽略的路径。
if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of each image batch") parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step") parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation") parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension") parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=1, help="interval between saving model weights") parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=1, help="interval evaluations on validation set") parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch") parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training") opt = parser.parse_args() print(opt)
这段代码是一个 Python 脚本,用于训练 YOLOv3 目标检测模型。它使用 argparse 模块来解析命令行参数,并将这些参数存储在 opt 对象中。这些参数包括训练轮数、批量大小、梯度积累次数、模型定义文件路径、数据配置文件路径、预训练权重文件路径、CPU 线程数、图像大小、保存模型权重的间隔、在验证集上评估的间隔、是否计算 mAP、是否允许多尺度训练等。最后,它打印出 opt 对象的值。