USR-IO424T

时间: 2023-10-31 17:06:14 浏览: 58
USR-IO424T是一款具备多种接口的产品,包括4路DI输入接口、4路继电器输出接口、2路AI电压电流检测接口和1路PT100温度检测接口。如果需要使用该产品,需要按照引脚连接方式进行接线。除此之外,引用中还提到了一些关于Linux系统的命令和工具,如git-io和strace。其中,git-io是一个用于缩短URL的命令,而strace是一个用于跟踪进程系统调用和信号的工具。
相关问题

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-38-73c498ba6fc2> in <cell line: 2>() 3 input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') 4 output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') ----> 5 output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: img_a}) 1 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1163 if (not is_tensor_handle_feed and 1164 not subfeed_t.get_shape().is_compatible_with(np_val.shape)): -> 1165 raise ValueError( 1166 f'Cannot feed value of shape {str(np_val.shape)} for Tensor ' 1167 f'{subfeed_t.name}, which has shape ' ValueError: Cannot feed value of shape (1608, 1608) for Tensor ImageTensor:0, which has shape (1, None, None, 3)

这个错误是因为你尝试将维度为`(1608, 1608)`的图像`img_a`作为输入传递给了`ImageTensor:0`,但是`ImageTensor:0`的形状应为`(1, None, None, 3)`。 为了解决这个问题,你可以尝试调整图像的形状,使其与模型期望的形状匹配。下面是一种可能的解决方案: ```python import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf from cellpose import models # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载DeepLabv3+模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 加载Cellpose模型 model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='nuclei') model3 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='cyto2') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 调整图像形状 image_resized = cv2.resize(image, (None, None), fx=0.5, fy=0.5) # 调整图像的大小,可以根据需要修改缩放因子 # 使用DeepLabv3+模型进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: np.expand_dims(image_resized, axis=0)}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 使用Cellpose模型进行细胞分割 masks1, _, _, _ = model1.eval(image_resized) masks2, _, _, _ = model2.eval(image_resized) masks3, _, _, _ = model3.eval(image_resized) # 可视化结果 cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask (DeepLabv3+)", segmentation_mask) cv2.imshow("Cell Masks (Model 1)", masks1) cv2.imshow("Cell Masks (Model 2)", masks2) cv2.imshow("Cell Masks (Model 3)", masks3) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中,我使用`cv2.resize`函数对图像进行了缩放,你可以根据需要调整缩放因子。这样,图像的形状与模型期望的形状匹配。 希望这可以解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时告诉我。

Can't locate lcovutil.pm

引用\[1\]: 服务器操作系统为centos 7,配置lcov显示单元测试覆盖率 lcov需要与gcov配合使用作为其前端工具,gcov在安装gcc工具时已经集成,lcov需要命令行安装 yum install lcov 。引用\[2\]: 安装的过程中报错。 Error: unsupported compiler: 7.5.0. Use --override to override this check. =========== = Summary = =========== Driver: Not Selected Toolkit: Installation Failed. Using unsupported Compiler. Samples: Not Selected 解决方法 安装时使用以下命令,还是报错。 sudo sh cuda_8.0.27_linux.run --override 报错内容 Can't locate InstallUtils.pm in @INC (you may need to install the InstallUtils module) (@INC contains: /etc/perl /usr/local/lib/x86_64-linux-gnu/perl/5.26.1 /usr/local/share/perl/5.26.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl5/5.26 /usr/share/perl5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl/5.26 /usr/share/perl/5.26 /usr/local/lib/site_perl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base) at ./install-linux.pl line 6. BEGIN failed--compilation aborted at ./install-linux.pl line 6. 参考Can’t locate InstallUtils.pm in @INC解决,具体方法如下。 ./cuda*.run --tar mxvf cp InstallUtils.pm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base export $PERL5LIB sudo sh cuda_8.0.27_linux.run --override。引用\[3\]: 2.下载编译安装perl wget www.cpan.org/src/5.0/perl-5.30.0.tar.gz tar -zxvf perl-5.30.0.tar.gz ./Configure -des -Dprefix=/usr/local/perl #进入解压目录 make make test make install 。问题: Can't locate lcovutil.pm 回答: 出现 "Can't locate lcovutil.pm" 错误是因为系统无法找到 lcovutil.pm 文件。要解决这个问题,您可以尝试以下步骤: 1. 确保您已经正确安装了 lcov。您可以使用命令 "yum install lcov" 来安装 lcov。 2. 检查 lcovutil.pm 文件是否存在于正确的路径中。您可以使用命令 "find / -name lcovutil.pm" 来查找该文件。如果找到了该文件,请确保它在 Perl 的 @INC 路径中。 3. 如果 lcovutil.pm 文件不存在于系统中,您可以尝试重新安装 lcov 或者手动下载 lcovutil.pm 文件并将其放置在正确的路径中。 请注意,具体的解决方法可能因系统配置和安装环境而有所不同。如果以上方法无法解决问题,建议您参考 lcov 的官方文档或者在相关的技术论坛上寻求帮助。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【lcov单元测试覆盖率报错:Can’t locate IO/Uncompress/Gunzip.pm in @INC】](https://blog.csdn.net/weixin_46115865/article/details/124104264)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [ubuntu18.04 安装cuda8.0遇到Can‘t locate InstallUtils.pm的问题](https://blog.csdn.net/xiaoyang19910623/article/details/108407959)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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nvme0n1_write_fragment1: (g=0): rw=write, bs=(R) 128KiB-128KiB, (W) 128KiB-128KiB, (T) 128KiB-128KiB, ioengine=libaio, iodepth=128 fio-3.18 Starting 1 thread nvme0n1_write_fragment1: (groupid=0, jobs=1): err= 0: pid=3700: Thu Jun 8 16:04:43 2023 write: IOPS=18.8k, BW=2354MiB/s (2468MB/s)(5962GiB/2593866msec); 0 zone resets slat (usec): min=2, max=34703, avg= 3.83, stdev= 6.41 clat (usec): min=344, max=40121, avg=6793.84, stdev=3102.08 lat (usec): min=349, max=40124, avg=6797.76, stdev=3102.06 clat percentiles (usec): | 1.00th=[ 5473], 5.00th=[ 5473], 10.00th=[ 5473], 20.00th=[ 5473], | 30.00th=[ 5473], 40.00th=[ 5473], 50.00th=[ 5473], 60.00th=[ 5473], | 70.00th=[ 5473], 80.00th=[ 6849], 90.00th=[11076], 95.00th=[13960], | 99.00th=[18482], 99.50th=[20579], 99.90th=[27132], 99.95th=[30802], | 99.99th=[30802] bw ( MiB/s): min= 521, max= 2943, per=100.00%, avg=2356.61, stdev=782.79, samples=5180 iops : min= 4172, max=23550, avg=18852.89, stdev=6262.35, samples=5180 lat (usec) : 500=0.01%, 750=0.01%, 1000=0.01% lat (msec) : 2=0.01%, 4=0.01%, 10=86.67%, 20=12.44%, 50=0.89% cpu : usr=3.63%, sys=6.77%, ctx=48837403, majf=0, minf=6946 IO depths : 1=0.1%, 2=0.1%, 4=0.1%, 8=0.1%, 16=0.1%, 32=0.1%, >=64=100.0% submit : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0% complete : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.1% issued rwts: total=0,48837764,0,0 short=0,0,0,0 dropped=0,0,0,0 latency : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=128 Run status group 0 (all jobs): WRITE: bw=2354MiB/s (2468MB/s), 2354MiB/s-2354MiB/s (2468MB/s-2468MB/s), io=5962GiB (6401GB), run=2593866-2593866msec Disk stats (read/write): nvme0n1: ios=58/48832059, merge=0/0, ticks=67/331765521, in_queue=250054672, util=100.00%

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