51单片机下NAND FLASH读写操作详解

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0 下载量 102 浏览量 更新于2024-10-08 收藏 8KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源是一个关于NAND FLASH在51单片机环境下进行读写操作的程序实例,命名为'nf.rar_51 NAND_NAND',包含了核心的C语言源文件'nf.c'以及一个描述文件'***.txt'。在本资源中,将详细探讨NAND FLASH的基本概念、51单片机与NAND FLASH的接口方法、以及如何在51单片机平台上实现对NAND FLASH的基本读写操作。" NAND FLASH基础知识: 1. NAND FLASH是一种非易失性存储器,具有高密度、大容量的特点。它广泛用于固态硬盘(SSD)、USB闪存驱动器、数码相机存储卡等设备。 2. NAND FLASH相较于NOR FLASH,在成本和存储容量上有优势,但是它不支持像NOR那样的直接代码执行。 3. NAND FLASH的单元结构不同于NOR,它采用块(block)和页(page)的结构,通常块内有多个页,页的大小一般从512字节到4KB不等,块大小则从16KB到512KB不等。 4. NAND FLASH在读写时对坏块(bad block)较为敏感,因此需要有坏块管理机制。 51单片机与NAND FLASH的接口方法: 1. 51单片机是一种8位微控制器,由于其性能有限,直接操作NAND FLASH存在一定的难度。 2. 实现51单片机与NAND FLASH的接口,通常需要通过外部的存储器接口或者通过I/O端口模拟对NAND FLASH的控制信号。 3. 为了进行有效通信,通常需要定义NAND FLASH的命令集、地址和数据寄存器映射,以及编写相应的控制代码。 4. 在硬件层面,可能需要搭建一个总线接口电路,实现51单片机与NAND FLASH之间的电平匹配和信号转换。 NAND FLASH读写操作程序的实现: 1. 编写NAND FLASH驱动程序的首要任务是初始化NAND设备,包括设置I/O口、配置寄存器和测试设备状态。 2. 对于写操作,首先需要编写擦除块(block erase)的代码,这是因为NAND FLASH的写操作必须在擦除过的块上进行。 3. 写操作中还涉及到页面编程(page program)的过程,通常是在选中的块内的页上写入数据。 4. 对于读操作,主要是读取页(page read)的过程,通过读取特定的页来获取数据。 5. 在读写过程中,要注意错误检测和处理,如在擦除和编程过程中进行循环冗余检验(CRC)和错误检测码(ECC)的计算。 6. 坏块管理也是实现NAND FLASH读写的重要部分,需要能够检测坏块,并且在系统中回避使用坏块。 程序文件'nf.c': 1. 'nf.c'文件应包含了NAND FLASH读写操作的核心函数和相关算法。 2. 文件可能包含了用于初始化、读写操作、坏块检测和管理、以及错误处理的函数定义和实现。 3. 'nf.c'文件中的代码应当能够兼容51单片机的硬件资源和指令集,使用51单片机的特定特性来实现对NAND FLASH的有效控制。 描述文件'***.txt': 1. 此文件可能包含了对'nf.c'的详细描述,包括程序的设计思路、操作流程、使用方法以及注意事项等。 2. 描述文件可能还包含了对NAND FLASH技术背景的介绍,以及为什么要在51单片机上使用NAND FLASH。 3. '***.txt'可能提供了关于如何在实际项目中集成和使用该程序的指导,帮助开发者更好地理解和应用。 整体而言,'nf.rar_51 NAND_NAND'资源包是针对51单片机平台与NAND FLASH进行交互的编程实践,涵盖了NAND FLASH的基础知识、硬件接口方法以及软件层面的读写操作实现。通过深入分析此资源包,可以了解NAND FLASH的深层次应用及其在嵌入式系统中的实现方式。

如何将self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 与torchvision.ops.deform_conv2d,加入到:class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)中,请给出修改后的代码

2023-05-30 上传

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw) ] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = self.conv_mask1(input) input = torch.cat([input, offset1, mask1], dim=1) return self.model(input),运行上述代码出现错误:RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 512 channels, but got 3 channels instead,如何修改,给出代码

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