深入浅出Linux驱动开发技术指南

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资源摘要信息:"Linux驱动开发是一门深入Linux操作系统内核机制与外设交互的技术领域。本资源集主要关注Linux操作系统中驱动开发的核心知识点,涵盖了中断、DMA、PCI、USB以及串并口和显示等方面的开发细节。这些内容对于从事Linux内核开发或硬件驱动编程的专业人员至关重要。 首先,中断(Interrupt)是计算机系统中非常重要的一个概念,它允许处理器响应硬件设备的事件。在Linux驱动开发中,理解和处理中断是编写高效稳定驱动程序的基础。对于Linux内核来说,中断处理涉及到中断控制器的编程、中断服务例程的编写以及中断上下文的管理等方面。 直接内存访问(Direct Memory Access,DMA)是一种无需CPU介入即可允许外设直接读写内存的技术。在Linux PCI DMA驱动开发中,开发者需要了解如何配置和管理DMA控制器,以确保数据能够在设备和内存之间高效传输。这对于提高系统整体性能至关重要,尤其是在处理大量数据时。 PCI(Peripheral Component Interconnect)总线是一种广泛应用的高性能总线标准,用于连接主板上的外围设备。Linux PCI驱动开发要求开发者必须熟悉PCI子系统的架构,包括如何识别和配置PCI设备,以及如何编写符合PCI规范的设备驱动程序。 USB(Universal Serial Bus)是目前广泛使用的通用串行总线标准。Linux USB驱动开发涉及对USB协议栈的理解,以及如何实现USB设备的枚举、配置和数据交换。Linux内核提供了丰富的USB核心API,用于简化USB设备的驱动开发。 除了上述主要技术点外,Linux驱动开发还包括串口和并口(即串并口)以及显示设备的驱动编写。串口和并口作为传统的通信接口,在嵌入式系统和计算机外设通信中仍然非常重要。编写这些接口的驱动程序需要对Linux下的串行通信机制和并行通信机制有深入的理解。显示设备驱动则涉及到图形设备接口(Graphics Device Interface,GDI)的实现,包括如何在Linux内核中处理图形数据和视频流。 以上提到的每个技术点都是Linux驱动开发中的关键组成部分,共同构建了复杂而丰富的Linux内核设备驱动的生态系统。开发者在掌握了这些知识点后,将能够更好地进行Linux设备驱动的开发与优化,为各种硬件提供稳定、高效的软件支持。" 标签所提及的关键知识点包括: - linux驱动:指的是在Linux操作系统中用于控制硬件设备的软件代码,它位于硬件和Linux内核之间,使得硬件能够被操作系统及运行在操作系统上的程序所使用。 - linux_pci_dma:是指在Linux系统中,与PCI总线连接的设备使用DMA技术进行数据传输的驱动开发技术。 - linux_usb:指在Linux环境下进行USB设备驱动开发,包括支持USB各种设备的识别、配置、数据传输等。 - linux_usb_驱动:特指编写用于控制和管理USB设备的驱动程序,确保数据正确地在USB设备和Linux系统之间传输。 - pci_中断:涉及PCI总线的设备如何在Linux内核中处理中断信号,包括中断请求(IRQ)的分配、处理函数的编写等。

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

2023-06-03 上传