MATLAB实现test_timing分析:数据集与源码资源包

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0 下载量 57 浏览量 更新于2024-09-29 收藏 605B ZIP 举报
资源摘要信息:"基于Matlab的test_timing内含数据集和源码.zip" 1. Matlab简介 Matlab(Matrix Laboratory的缩写)是由美国MathWorks公司出品的一款高性能数值计算和可视化软件。它广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的领域。Matlab集成了强大的数值计算功能,并且提供了丰富的工具箱(Toolbox),涵盖了工程计算、信号处理、图像处理、通信技术、金融分析等多个方面。 2. Matlab在工程和科研中的应用 Matlab在工程和科研领域中扮演了重要的角色。它能够进行矩阵运算、绘图和算法实现,非常适合于进行系统仿真、工程计算和原型开发。Matlab提供了许多内建函数和工具箱,如Simulink用于模型化和模拟动态系统,Control System Toolbox用于控制系统设计等。 3. Test_timing的概念与重要性 Test_timing一般指代在测试过程中对时间相关性的考量,例如在硬件测试、电路仿真、软件测试和系统测试等领域。正确的测试时间规划对于确保产品功能、性能和稳定性至关重要。在Matlab环境中,开发相关的test_timing工具或脚本可以高效地对测试数据进行分析和处理,提供准确的时序信息。 4. 数据集与源码的关系 数据集通常指用于分析和测试的原始数据集合,而源码则是指编写程序时使用的源代码。在Matlab环境下,源码会以.m文件的形式存在,能够直接被Matlab解释器执行。一个完整的项目通常包含数据集和源码。数据集用于提供输入数据,源码包含实现特定功能的算法或程序逻辑。 5. 文件压缩包的结构与内容 文件压缩包“基于matlab的test_timing内含数据集和源码.zip”意味着该压缩包内含两个主要部分:数据集和源码。数据集可能包括测试过程中收集的各类原始数据,而源码则包含了进行test_timing测试所需的所有Matlab脚本文件。这些脚本文件将直接关联到数据集,用于数据处理、分析和结果展示。 6. 文件压缩包内文件列表的缺失与补足 由于具体的文件压缩包内文件名称列表没有给出,我们无法得知具体包含了哪些数据集和源码文件。但基于上述的描述,我们可以推断,此压缩包内应该包含了如下内容: - 多个数据集文件(可能是.txt、.csv或其他Matlab支持的数据格式),用于存储测试数据。 - 多个Matlab脚本文件(.m格式),包含进行test_timing所需的算法和逻辑处理。 - 一份或多份Matlab模型文件(.mdl格式),如果是使用Simulink工具箱构建的模型。 7. 使用Matlab数据集和源码的准备 在准备使用该Matlab项目文件时,用户需要具备一定的Matlab基础知识,能够理解和运行Matlab脚本代码。用户需要安装Matlab软件,并确保其版本与源码兼容。此外,用户还需要根据源码中可能存在的说明文档,正确地导入和配置数据集文件,以保证后续的数据分析和测试工作顺利进行。 8. 研究与开发中使用该资源的价值 该资源的价值在于它为用户提供了实现特定test_timing测试的完整Matlab代码和数据集,这可以大大减少研发人员在测试和仿真阶段的时间成本,加速开发过程。通过使用这些源码和数据集,用户不仅可以复现已有的测试结果,还可以在此基础上进一步开发和优化,提高产品测试的准确性和效率。 9. 总结 综合以上分析,该文件压缩包“基于matlab的test_timing内含数据集和源码.zip”是一个宝贵的资源,它集合了数据和算法于一体,适合于在Matlab环境下进行test_timing测试的开发者和研究人员。通过对其内容的分析和应用,可以有效地推动工程测试与科研的进展,提高工作效率和项目质量。

torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

2023-06-08 上传

import csv import glob import os path = "D:\cclog\cclog" class StartUpTimeAnalysis: def init(self,fn): ext = os.path.splitext(fn)[-1].lower() if ext == '.xml': # self.root = etree.parse(fn) self.prepare_xml() else: with open(fn,'r') as fin: self.text = fin.read() # for line in fin: # if '[START UP TIMING]' in line: # # self.text += '\n%s' % line # self.text += line self.prepare_log() def prepare_xml(self): data = {} _app_init_done_delay = self.app_init_done_delay.split(" ")[-4] _graph_init_done_delay = self.graph_init_done_delay.split(" ")[-4] _render_frame_done_delay = self.render_frame_done_delay.split(" ")[-5] data["_app_init_done_delay"] = _app_init_done_delay data["_graph_init_done_delay"] = _graph_init_done_delay data["_render_frame_done_delay"] = _render_frame_done_delay return data def prepare_log(self): raw = self.text self.app_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'after appInit @' in el]) self.graph_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'avm graph init done' in el]) self.render_frame_done_delay = '\n'.join([el for el in raw.split('\n') if 'cc_render_renderFrame num:0' in el]) if name == 'main': line = ['index','LOG_FILE_NAME', 'APP_INIT_DONE_DELAY', 'GRAPH_INIT_DONE_DELAY', 'RENDER_FRAME_DONE_DELAY'] resultFilePath = os.path.join(path, "result_cold_start_time.csv") fout = open(resultFilePath, 'w', newline='') book = csv.writer(fout) book.writerow(line) print(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')) app_init_done_delay = [] graph_init_done_delay = [] render_frame_done_delay = [] for file_name in glob.glob(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')): res = {} index = os.path.dirname(file_name).split("\\")[-1] res['INDEX'] = index res['LOG_FILE_NAME'] = "VisualApp.localhost.root.log.ERROR_" + index st = StartUpTimeAnalysis(file_name) data = st.prepare_xml() res.update(data) app_init_done_delay.append(float(res["_app_init_done_delay"])) graph_init_done_delay.append(float(res["_graph_init_done_delay"])) render_frame_done_delay.append(float(res["_render_frame_done_delay"])) values = res.values() book.writerow(values) DA_MAX = ['', "MAX_VALUE", max(app_init_done_delay), max(graph_init_done_delay), max(render_frame_done_delay)] DA_MIN = ['', "MIN_VALUE", min(app_init_done_delay), min(graph_init_done_delay), min(render_frame_done_delay)] DA_AVG = ['', "AVG_VALUE", sum(app_init_done_delay)/len(app_init_done_delay), sum(graph_init_done_delay)/len(graph_init_done_delay), sum(render_frame_done_delay)/len(render_frame_done_delay)] book.writerow(DA_MAX) book.writerow(DA_MIN) book.writerow(DA_AVG) fout.close() 解释一下每行代码的意思

2023-07-15 上传