acc_sum_x = acc(:,1); acc_sum_y = acc(:,2); acc_sum_z = acc(:,3);改成行

时间: 2024-10-23 09:16:52 浏览: 16
如果你想要分别计算`acc`矩阵每一行对应的x、y、z分量的和,并将结果存储到新的变量中,可以将上述代码转换为按行处理。下面是相应的行版本: ```matlab [numRows, numCols] = size(acc); % 获取acc矩阵的行数和列数 for i = 1:numRows acc_sum_x(i) = sum(acc(i, :)); % 计算第i行的x分量和 acc_sum_y(i) = sum(acc(i, 2:end)); % 避免重复计算第一个元素(假设y是从第二列开始) if numCols > 3 acc_sum_z(i) = sum(acc(i, 3:end)); % 如果有更多列,同样避免重复计算前两列 else acc_sum_z(i) = NaN; % 如果只有三列或更少,直接设置为缺失值或空值 end end ``` 这段代码首先确定了`acc`矩阵的行数和列数,然后通过循环遍历每一行,对每一行的x、y、z分量求和,并将结果存储在`acc_sum_x`、`acc_sum_y`和`acc_sum_z`的对应位置。注意这里假设y是从第二列开始的,如果实际不是,请相应调整索引。
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wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_r; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_nxt; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_adder; wire rowsum_acc_ena; wire rowsum_acc_set; wire rowsum_acc_flg; wire nice_icb_cmd_valid_rowsum; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_res; assign rowsum_acc_set = rcv_data_buf_valid & (rcv_data_buf_idx == {ROWBUF_IDX_W{1'b0}}); assign rowsum_acc_flg = rcv_data_buf_valid & (rcv_data_buf_idx != {ROWBUF_IDX_W{1'b0}}); assign rowsum_acc_adder = rcv_data_buf + rowsum_acc_r; assign rowsum_acc_ena = rowsum_acc_set | rowsum_acc_flg; assign rowsum_acc_nxt = ({`E203_XLEN{rowsum_acc_set}} & rcv_data_buf) | ({`E203_XLEN{rowsum_acc_flg}} & rowsum_acc_adder) ; sirv_gnrl_dfflr #(`E203_XLEN) rowsum_acc_dfflr (rowsum_acc_ena, rowsum_acc_nxt, rowsum_acc_r, nice_clk, nice_rst_n); assign rowsum_done = state_is_rowsum & nice_rsp_hsked; assign rowsum_res = rowsum_acc_r; // rowsum finishes when the last acc data is added to rowsum_acc_r assign nice_rsp_valid_rowsum = state_is_rowsum & (rcv_data_buf_idx == clonum) & ~rowsum_acc_flg; // nice_icb_cmd_valid sets when rcv_data_buf_idx is not full in LBUF assign nice_icb_cmd_valid_rowsum = state_is_rowsum & (rcv_data_buf_idx < clonum) & ~rowsum_acc_flg;分析这段

这段代码是一段 Verilog HDL 代码,主要是实现了一个用于计算矩阵行和的逻辑。下面是对代码的分析: 1. 第一行定义了一个名为 rowsum_acc_r 的 wire 变量,该变量是一个 `E203_XLEN` 位的向量,作为行和累加器的寄存器。 2. 第二行定义了一个名为 rowsum_acc_nxt 的 wire 变量,该变量也是一个 `E203_XLEN` 位的向量,作为行和累加器的下一个状态。 3. 第三行定义了一个名为 rowsum_acc_adder 的 wire 变量,该变量也是一个 `E203_XLEN` 位的向量,用于将当前接收的数据加到累加器中。 4. 第四行定义了一个名为 rowsum_acc_ena 的 wire 变量,该变量用于控制累加器的使能,当收到数据时使能,否则不使能。 5. 第五行定义了一个名为 rowsum_acc_set 的 wire 变量,该变量用于判断当前是否需要设置 rowsum_acc_r 的值,当接收到第一条数据时设置。 6. 第六行定义了一个名为 rowsum_acc_flg 的 wire 变量,该变量用于判断当前是否需要将当前接收的数据加到累加器中。 7. 第七行定义了一个名为 nice_icb_cmd_valid_rowsum 的 wire 变量,该变量用于控制是否发送指令请求,当 rcv_data_buf_idx 小于 clonum 且 rowsum_acc_flg 为假时,发送指令请求。 8. 第八行定义了一个名为 rowsum_res 的 wire 变量,该变量是一个 `E203_XLEN` 位的向量,用于保存计算结果,即矩阵行和。 9. 第九行是对变量 rowsum_acc_set 的赋值,当 rcv_data_buf_valid 为真且 rcv_data_buf_idx 为 0 时,rowsum_acc_set 被置为 1。 10. 第十行是对变量 rowsum_acc_flg 的赋值,当 rcv_data_buf_valid 为真且 rcv_data_buf_idx 不为 0 时,rowsum_acc_flg 被置为 1。 11. 第十一行是对变量 rowsum_acc_adder 的赋值,将当前接收的数据 rcv_data_buf 加到 rowsum_acc_r 中。 12. 第十二行是对变量 rowsum_acc_ena 的赋值,当 rowsum_acc_set 或 rowsum_acc_flg 为真时,rowsum_acc_ena 被置为 1。 13. 第十三行是对变量 rowsum_acc_nxt 的赋值,根据 rowsum_acc_set 和 rowsum_acc_flg 的值计算 rowsum_acc_nxt,即将当前接收的数据加到 rowsum_acc_r 中或者保持 rowsum_acc_r 不变。 14. 第十四行是一个寄存器模块,使用 sirv_gnrl_dfflr 模块实现,用于存储 rowsum_acc_r 的值。 15. 第十五行是对变量 rowsum_done 的赋值,当状态为 state_is_rowsum 且收到响应时,rowsum_done 被置为 1。 16. 第十六行是对变量 rowsum_res 的赋值,将 rowsum_acc_r 的值赋给 rowsum_res。 17. 第十七行是对变量 nice_rsp_valid_rowsum 的赋值,当状态为 state_is_rowsum,接收到的数据为最后一个数据时,且 rowsum_acc_flg 为假时,nice_rsp_valid_rowsum 被置为 1。

解释这段verilog语言的代码: // rowsum accumulator wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_r; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_nxt; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_acc_adder; wire rowsum_acc_ena; wire rowsum_acc_set; wire rowsum_acc_flg; wire nice_icb_cmd_valid_rowsum; wire [`E203_XLEN-1:0] rowsum_res; assign rowsum_acc_set = rcv_data_buf_valid & (rcv_data_buf_idx == {ROWBUF_IDX_W{1'b0}}); assign rowsum_acc_flg = rcv_data_buf_valid & (rcv_data_buf_idx != {ROWBUF_IDX_W{1'b0}}); assign rowsum_acc_adder = rcv_data_buf + rowsum_acc_r; assign rowsum_acc_ena = rowsum_acc_set | rowsum_acc_flg; assign rowsum_acc_nxt = ({`E203_XLEN{rowsum_acc_set}} & rcv_data_buf) | ({`E203_XLEN{rowsum_acc_flg}} & rowsum_acc_adder) ; sirv_gnrl_dfflr #(`E203_XLEN) rowsum_acc_dfflr (rowsum_acc_ena, rowsum_acc_nxt, rowsum_acc_r, nice_clk, nice_rst_n); assign rowsum_done = state_is_rowsum & nice_rsp_hsked; assign rowsum_res = rowsum_acc_r; // rowsum finishes when the last acc data is added to rowsum_acc_r assign nice_rsp_valid_rowsum = state_is_rowsum & (rcv_data_buf_idx == clonum) & ~rowsum_acc_flg; // nice_icb_cmd_valid sets when rcv_data_buf_idx is not full in LBUF assign nice_icb_cmd_valid_rowsum = state_is_rowsum & (rcv_data_buf_idx < clonum) & ~rowsum_acc_flg;

这段Verilog代码实现了一个行累加器(rowsum accumulator),其功能是将接收到的数据进行累加,并在最后将计算出的结果输出。 具体来说,该代码定义了一些wire类型的信号,包括输入数据、累加器当前值、累加器输出值、累加器使能信号等。通过assign语句将这些信号进行连接和赋值,从而实现累加器的计算和控制逻辑。其中,使用了sirv_gnrl_dfflr模块实现了一个寄存器,用于存储累加器的当前值。 该代码还定义了一些状态标志和状态转移条件,用于控制累加器的启动和停止。例如,通过判断接收缓存区中的数据是否满足条件,来确定累加器是否需要启动或停止。同时,该代码还定义了输出信号,用于将累加器的结果输出。 总之,该代码是一个用Verilog实现的行累加器模块,其主要功能是对输入数据进行累加并输出结果。
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详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

#@save def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices): """用多GPU进行小批量训练""" if isinstance(X, list): # 微调BERT中所需 X = [x.to(devices[0]) for x in X] else: X = X.to(devices[0]) y = y.to(devices[0]) net.train() trainer.zero_grad() pred = net(X) l = loss(pred, y) l.sum().backward() trainer.step() train_loss_sum = l.sum() train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y) return train_loss_sum, train_acc_sum #@save def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=d2l.try_all_gpus()): """用多GPU进行模型训练""" timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): # 4个维度:储存训练损失,训练准确度,实例数,特点数 metric = d2l.Accumulator(4) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = train_batch_ch13( net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel()) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3], None)) test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)) print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc ' f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}') print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on ' f'{str(devices)}')

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