trace32key获取

时间: 2023-08-31 18:21:06 浏览: 64
### 回答1: 您好! trace32key 是一个软件工具,用于获取 Lauterbach 调试器的许可证密钥。您可以通过以下方式获取 trace32key: 1. 如果您已经购买了 Lauterbach 调试器,那么您可以从 Lauterbach 公司获取 trace32key。 2. 如果您是学生,可以申请 Lauterbach 公司的学生版本,其中包含 trace32key。 3. 如果您是开发人员,可以申请 Lauterbach 公司的开发人员版本,其中包含 trace32key。 希望这些信息能帮到您! ### 回答2: trace32key 是用于追踪和调试嵌入式系统的一种工具。它通常被用于分析硬件和软件的交互过程,以帮助开发人员解决问题和优化系统性能。 要获取 trace32key,首先需要订购 trace32key 许可证。可以通过向 trace32key 的官方供应商购买来获取。一旦购买完成,会收到一份许可证文件,其中包含了 trace32key 的授权信息。 将许可证文件导入到 Trace32 软件中,即可激活 trace32key。在使用 Trace32 进行调试时,trace32key 将自动启动,并通过与目标系统的连接来收集和分析系统的运行数据。 Trace32 提供了丰富的功能和工具,可以帮助开发人员进行实时跟踪、性能分析、代码覆盖率分析等。通过使用 trace32key,开发人员可以快速定位问题的根本原因,并进行必要的调整和优化。同时,trace32key 还能够提供详细的性能报告和统计信息,以帮助开发人员深入了解系统的性能状况。 总之,通过获取和应用 trace32key,开发人员可以更高效地分析和调试嵌入式系统,从而提高开发效率和系统性能。 ### 回答3: trace32key是一种用于追踪和分析程序代码执行过程的关键技术。它通常由硬件设备和相关软件组成。在软件开发过程中,开发人员可以通过使用trace32key获取程序执行过程中的详细信息,从而帮助他们发现和解决代码中的错误和问题。 首先,trace32key硬件设备通常与要进行追踪的目标系统连接。该设备能够记录和捕获目标系统的执行事件、指令流和数据流等信息。通过与目标系统的实时连接,trace32key可以对目标系统进行实时追踪和监视。 其次,trace32key软件是与硬件设备配套使用的程序。使用该软件,开发人员可以配置和控制trace32key设备,并获取其记录的数据。通过软件界面,可以设置追踪和筛选条件,选择要捕获的特定事件和指令,并设置保存和分析数据的方式。 通过trace32key,开发人员可以获取程序执行过程中的各种信息,比如函数调用、变量值的变化、任务的切换、中断的发生等等。这些信息可以帮助开发人员定位代码中的错误和性能问题,从而进行调试和优化。 总之,trace32key是一种重要的工具,可以提供对程序执行过程的详细追踪和分析,帮助开发人员识别和解决代码中的问题。它在软件开发中具有广泛的应用,并能够提高开发效率和代码质量。

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Traceback (most recent call last): File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 327, in <module> main() File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 278, in main list_entropy_trojan, list_entropy_benign = strip(opt, mode) File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 198, in strip state_dict = torch.load(opt.ckpt_path) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 789, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1131, in _load result = unpickler.load() File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1101, in persistent_load load_tensor(dtype, nbytes, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1083, in load_tensor wrap_storage=restore_location(storage, location), File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 215, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 187, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/_utils.py", line 80, in _cuda untyped_storage = torch.UntypedStorage( RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

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