device_create_file创建的路径怎么修改

时间: 2023-09-09 09:14:37 浏览: 61
如果需要修改已有的sysfs文件路径,可以使用device_rename()函数。该函数用于修改指定设备的sysfs目录名称,从而改变sysfs文件路径。使用方法如下: ``` device_rename(&dev->kobj, "new_name"); ``` 其中,dev是指向设备结构体的指针,"new_name"是新的设备名称,需要根据实际情况进行修改。执行该函数后,设备的sysfs目录名称将被修改为新的名称,相应的sysfs文件路径也会随之改变。由于device_create_file()创建的文件是在设备的sysfs目录下,因此修改设备的sysfs目录名称后,也会相应地改变device_create_file()函数创建的路径。
相关问题

device_create_file创建路径修改

如果需要修改已有的sysfs文件路径,可以使用device_rename()函数。该函数用于修改指定设备的sysfs目录名称。使用方法如下: ``` device_rename(&dev->kobj, "new_name"); ``` 其中,dev是指向设备结构体的指针,"new_name"是新的设备名称,需要根据实际情况进行修改。执行该函数后,设备的sysfs目录名称将被修改为新的名称,相应的sysfs文件路径也会随之改变。

device_create_file创建路径

device_create_file函数用于为指定设备创建一个sysfs文件。在创建文件时,需要指定文件的路径。路径的格式为: ``` /sys/devices/virtual/设备类型/设备名称/文件名 ``` 其中,设备类型和设备名称需要根据实际情况进行替换,文件名是自定义的。例如,为名为my_device的设备创建一个名为my_file的文件,路径可以如下所示: ``` /sys/devices/virtual/my_device/my_file ``` 需要注意的是,设备类型和设备名称需要与驱动程序中注册的设备类型和设备名称一致。否则,无法在sysfs文件系统中创建相应的目录和文件。

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

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