if (g_mods_timeout == 0) { return; /* 没有超时,继续接收。不要清零 g_tModS.RxCount */ }
时间: 2024-05-27 22:07:44 浏览: 23
这段代码看起来是一个条件语句,判断 `g_mods_timeout` 是否为 0。如果 `g_mods_timeout` 为 0,则直接返回,不进行后面的语句,同时不清零 `g_tModS.RxCount`。如果 `g_mods_timeout` 不为 0,则继续执行后面的语句。这段代码可能是用来控制串口通信的超时时间的。
相关问题
逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)
定义了一个名为`load_trained_modules`的函数,它有两个参数:`model`和`args`。
`enc_model_path = args.enc_init`将`args`中的`enc_init`属性赋值给变量`enc_model_path`。
`enc_modules = args.enc_init_mods`将`args`中的`enc_init_mods`属性赋值给变量`enc_modules`。
`main_state_dict = model.state_dict()`将当前模型的状态字典赋值给变量`main_state_dict`。
`logging.warning("model(s) found for pre-initialization")`会记录一条警告信息,表示已找到用于预初始化的模型。
`if os.path.isfile(enc_model_path):`如果`enc_model_path`指定的文件存在,则执行接下来的代码块。
`logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path)`会记录一条信息,表示正在从指定路径的文件中加载模型。
`model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu')`将指定路径的模型加载到`model_state_dict`变量中,并指定将其加载到CPU上。
`modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules)`将`model_state_dict`中的模块过滤为仅包括需要加载的模块,并将其存储在`modules`变量中。
`partial_state_dict = OrderedDict()`创建一个有序字典`partial_state_dict`,用于存储部分状态字典。
`for key, value in model_state_dict.items():`迭代`model_state_dict`中的每个元素。
`if any(key.startswith(m) for m in modules):`如果当前元素的键以任何一个需要加载的模块的名称开头,则执行接下来的代码块。
`partial_state_dict[key] = value`将当前元素的键和值存储在`partial_state_dict`中。
`main_state_dict.update(partial_state_dict)`将`partial_state_dict`中的模块参数复制到当前模型的对应模块中。
`else:`如果指定路径的文件不存在,则记录一条警告信息,表示找不到预训练的模型。
[00:00:50]: [string "scripts/prefabs/weed_plants.lua"]:116: bad argument #1 to 'random' (interval is empty) LUA ERROR stack traceback: =[C]:-1 in (field) random (C) <-1--1> scripts/prefabs/weed_plants.lua:116 in (upvalue) PlayStageAnim (Lua) <113-124> inst = 120066 - weed_ivy (valid:false) anim = picked custom_pre = nil scripts/prefabs/weed_plants.lua:203 in (field) fn (Lua) <192-207> inst = 120066 - weed_ivy (valid:false) stage = 1 stage_data = table: 000000003A02CC30 scripts/components/growable.lua:179 in (method) SetStage (Lua) <171-181> self = OnLoad = function - ../mods/workshop-2484725102/scripts/upgrade_component.lua:151 growoffscreen = true StartGrowing = function - ../mods/workshop-1645013096/modmain.lua:1 usetimemultiplier = false pausereasons = table: 00000000A3834B40 magicgrowable = true stages = table: 000000003A02DE00 inst = 120066 - weed_ivy (valid:false) stage = 1 domagicgrowthfn = function - scripts/prefabs/weed_plants.lua:357 stage = 1
这是一段Lua错误信息的堆栈跟踪,说明在执行Lua脚本时发生了错误。根据堆栈跟踪信息可以看出,错误发生在“scripts/prefabs/weed_plants.lua”的第116行,具体错误信息是“bad argument #1 to 'random' (interval is empty)”。
这个错误提示意味着在调用random函数时,传入的参数不正确,导致随机区间为空。可能是在计算随机区间时出现了错误,或者是随机区间参数传递不正确导致的。需要检查代码,确认参数传递是否正确,以及随机区间的计算是否正确。可以在代码中添加一些调试信息,以便更好地定位问题所在。
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