HP Virtual User Generator 11.0中文用户指南

LoadRunner
Generator
用户指南
User
5星 · 超过95%的资源 需积分: 14 65 下载量 129 浏览量 更新于2024-07-25 1 收藏 7.67MB PDF 举报
"HP_Virtual_User_Generator中文用户指南11.0版，是HP LoadRunner Controller的配套文档，详尽地介绍了如何使用该工具进行性能测试。这份官方指南旨在帮助用户理解和操作虚拟用户生成器，适用于Windows平台，版本11.00。文档发布于2010年9月，涵盖了法律声明、受限权利、版权声明以及如何获取最新更新和支持的信息。" 本文档主要涉及的知识点包括： 1. **HP Virtual User Generator**：这是HP LoadRunner工具的一部分，用于创建和配置模拟真实用户行为的虚拟用户。它允许测试人员在负载测试中模拟大量并发用户，以评估应用在高负载下的性能和稳定性。 2. **Windows版**：说明该版本的Virtual User Generator是为Windows操作系统设计的，可能包括与Windows集成的特定功能和接口。 3. **软件版本11.00**：这个版本号表明了指南对应的软件版本，用户需要确保使用的软件版本与此一致，以获得最准确的指导。 4. **法律声明**：强调了HP产品和服务的明示性担保，并指出本文档不提供额外的担保，且不对技术或编辑错误负责。同时，软件的使用受到HP许可证的约束，尤其是对于美国政府用户，需遵循特定的商业许可证规定。 5. **受限权利**：提到软件是受版权保护的，只有获得有效许可证才能拥有、使用或复制。对于美国政府用户，使用软件需遵守特定的商业条款。 6. **版权声明**：列出了文中提及的商标，如Java™、Microsoft®、Windows®、Oracle®和UNIX®，这些都是各自公司在美国的注册商标。 7. **文档更新**：解释了如何查找最新的文档更新，通过访问HP的官方网站并登录HPPassport账号，新用户需要先注册。 8. **支持**：提供了HP Software支持网站的链接，用户可以在这里找到产品的详细信息、服务和支持，包括如何联系HP以获取更多帮助。 通过这份用户指南，用户将能够学习如何使用HP Virtual User Generator来构建脚本，设置测试场景，以及如何分析和优化测试结果，以提升性能测试的效率和准确性。同时，指南也提醒用户保持软件和文档的更新，以确保最佳的使用体验。

HP Virtual User Generator用户指南（11版windows版）

2012-04-28 上传
LoadRunner Virtual User Generator (VuGen)教程

LR-Virtual_User_Generator完全中文使用说明

2010-12-14 上传
LR-Virtual_User_Generator中文使用说明，新手的福音

from .data_utils.data_loader import image_segmentation_generator, \ ImportError: attempted relative import with no known parent package

2023-11-24 上传
from mypackage.data_utils.data_loader import image_segmentation_generator ``` 2.将当前文件移动到包中，或者将包移动到当前文件所在的目录中。 3.将包添加到PYTHONPATH环境变量中，例如： ```shell export ...

generator.load_state_dict(checkpoint[ generator ]) KeyError: generator

2023-04-04 上传
It seems that the key "generator" is not present in the checkpoint dictionary. Make sure that you have saved the generator with the key "generator" while creating the checkpoint. For example, if you...

帮我看一些这段代码有什么问题：class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)

2023-07-15 上传
self.generator = generator def forward(self, source, target, source_mask, target_mask): return self.decode(self.encode(source, source_mask), source_mask, target, target_mask) def encode(self, ...

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

2023-06-08 上传
generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_...

@function def train_generator(self, x, z, opt): with GradientTape() as tape: y_fake = self.adversarial_supervised(z) generator_loss_unsupervised = self._bce(y_true=ones_like(y_fake), y_pred=y_fake) y_fake_e = self.adversarial_embedded(z) generator_loss_unsupervised_e = self._bce(y_true=ones_like(y_fake_e), y_pred=y_fake_e) h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_hat = self.generator(z) generator_moment_loss = self.calc_generator_moments_loss(x, x_hat) generator_loss = (generator_loss_unsupervised + generator_loss_unsupervised_e + 100 * sqrt(generator_loss_supervised) + 100 * generator_moment_loss) var_list = self.generator_aux.trainable_variables + self.supervisor.trainable_variables gradients = tape.gradient(generator_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return generator_loss_unsupervised, generator_loss_supervised, generator_moment_loss

2023-07-12 上传
然后使用 `calc_generator_moments_loss` 函数计算生成样本的生成器矩损失 `generator_moment_loss`。 最后，将非监督损失、嵌入式非监督损失、监督损失以及生成器矩损失进行加权求和，得到最终的生成器损失 `...

image_tensor = transforms.ToTensor()(img) image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0) generator = Generator() 添加语句：取img的mask

2023-05-18 上传
如果您想同时获取图像和它的掩码，可以使用以下代码： ``` from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms ...generator = Generator() ``` 这样您可以将图像和掩码作为输入传递给生成器模型。

为下面的每句代码加注释：def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): # 载入模型 if is_load_model and os.path.exists(model_url): model = load_model(model_url) history_ft = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps) # 模型保存 model.save(model_url, overwrite=True) return history_ft

2023-06-08 上传
def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): ``` 这个函数是用来训练深度学习模型的，接收的参数有： - `...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置训练集和验证集的路径 train_dir = 'path/to/train/directory' validation_dir = 'path/to/validation/directory' # 定义数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical') validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical') # 构建卷积神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e-4), metrics=['acc']) # 训练模型 history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples/train_generator.batch_size, epochs=30, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_generator.samples/validation_generator.batch_size, verbose=2) # 保存模型 model.save('flower_classification.h5')给这个代码添加SeNet

2023-06-13 上传
validation_steps=validation_generator.samples/validation_generator.batch_size, verbose=2) model.save('flower_classification_with_se.h5') ``` 这样，我们就成功地为这个代码添加了SeNet。
festher
  • 粉丝: 2
  • 资源: 4
上传资源 快速赚钱

最新资源