活动介绍

// https://umijs.org/config/ import { defineConfig } from '@umijs/max'; import { join } from 'path'; import defaultSettings from './defaultSettings'; import proxy from './proxy'; import routes from './routes'; const { REACT_APP_ENV = 'dev' } = process.env; export default defineConfig({ /** * @name 开启 hash 模式 * @description 让 build 之后的产物包含 hash 后缀。通常用于增量发布和避免浏览器加载缓存。 * @doc https://umijs.org/docs/api/config#hash */ hash: true, /** * @name 兼容性设置 * @description 设置 ie11 不一定完美兼容,需要检查自己使用的所有依赖 * @doc https://umijs.org/docs/api/config#targets */ // targets: { // ie: 11, // }, /** * @name 路由的配置,不在路由中引入的文件不会编译 * @description 只支持 path,component,routes,redirect,wrappers,title 的配置 * @doc https://umijs.org/docs/guides/routes */ // umi routes: https://umijs.org/docs/routing routes, /** * @name 主题的配置 * @description 虽然叫主题,但是其实只是 less 的变量设置 * @doc antd的主题设置 https://ant.design/docs/react/customize-theme-cn * @doc umi 的theme 配置 https://umijs.org/docs/api/config#theme */ theme: { proxy: proxy[REACT_APP_ENV as keyof typeof proxy], /** * @name 快速热更新配置 * @description 一个不错的热更新组件,更新时可以保留 state */ fastRefresh: true, //============== 以下都是max的插件配置 =============== /** * @name 数据流插件 * @@doc https://umijs.org/docs/max/data-flow */ model: {}, /** * 一个全局的初始数据流,可以用它在插件之间共享数据 * @description 可以用来存放一些全局的数据,比如用户信息,或者一些全局的状态,全局初始状态在整个 Umi 项目的最开始创建。 * @doc https://umijs.org/docs/max/data-flow#%E5%85%A8%E5%B1%80%E5%88%9D%E5%A7%8B%E7%8A%B6%E6%80%81 */ initialState: {}, /** * @name layout 插件 * @doc https://umijs.org/docs/max/layout-menu */ title: 'Ant Design Pro', layout: { locale: true, ...defaultSettings, }, }); 我的配置文件是这样,我如何确保环境被注入

时间: 2025-07-06 13:42:49 浏览: 12
<think>好的,用户之前询问了关于process.env.API_URL打印为空的问题,现在又提供了他的Umi配置文件,想知道如何确保环境变量被正确注入。我需要先仔细分析他的配置,然后结合之前的解决方案,给出具体的调整建议。 首先,用户当前的配置文件中使用了REACT_APP_ENV来获取环境变量,这可能存在问题,因为Umi默认要求使用UMI_APP_前缀的环境变量。之前的回答中已经提到过这一点,所以需要提醒用户将环境变量前缀改为UMI_APP_,并且在代码中使用对应的变量名。 接下来,查看他的proxy配置,发现他用了REACT_APP_ENV作为键来获取代理配置。这可能是因为他的proxy对象根据不同的环境有不同的配置,比如proxy.dev, proxy.test等。但REACT_APP_ENV可能没有被正确设置,或者没有使用正确的环境变量名。需要建议用户将REACT_APP_ENV改为UMI_APP_ENV,并确保.env文件中定义了UMI_APP_ENV。同时,在启动命令或.env文件中设置正确的环境变量值。 另外,用户的配置中没有使用define配置来显式注入环境变量到前端代码中。虽然在Umi中默认会注入UMI_APP_开头的变量,但有时候可能需要手动注入,特别是在某些构建环境下,或者当变量名不符合默认规则时。因此,建议用户在配置中添加define部分,明确将process.env.UMI_APP_API_URL等变量注入。 还要检查用户的环境文件是否正确放置,命名是否符合规范,比如.env.development或.env.production,并且变量名是否正确使用UMI_APP_前缀。如果用户的环境文件命名不正确或位置不对,环境变量可能无法被加载。 此外,用户可能没有在启动命令中指定正确的环境,比如使用umi dev时默认加载的是.env.development,而构建时使用umi build会加载.env.production。需要确保用户在不同环境下使用正确的.env文件,并且在package.json的脚本命令中正确设置环境变量,可能需要使用cross-env来跨平台设置变量。 最后,提醒用户清除缓存,重启服务,确保新的环境变量生效。如果用户之前修改了环境变量但没有重启服务,可能会导致变量未被加载。此外,检查类型声明文件是否正确,避免TypeScript报错,这也是之前提到的最佳实践之一。 总结下来,用户的配置需要调整环境变量前缀,正确设置proxy的键值,添加define配置,确保环境文件正确,并检查启动命令和缓存问题。这样就能确保环境变量被正确注入到应用中。</think>在 Umi 项目中确保环境变量正确注入,需要重点关注以下配置环节。针对你提供的配置文件,给出具体优化方案: --- ### 一、关键问题定位 从你的配置中可以看出: ```ts const { REACT_APP_ENV = 'dev' } = process.env; // ❌ 使用了错误的变量前缀 proxy: proxy[REACT_APP_ENV as keyof typeof proxy] // ❌ 可能导致代理配置失效 ``` 这是典型的环境变量前缀规范问题,Umi 要求必须使用 `UMI_APP_` 前缀而非 `REACT_APP_` --- ### 二、配置修正方案 #### 1. 统一环境变量前缀 ```diff // 修改前 const { REACT_APP_ENV = 'dev' } = process.env; // 修改后(config/config.ts) const { UMI_APP_ENV = 'dev' } = process.env; ``` #### 2. 同步修正代理配置 ```diff // 修改前 proxy: proxy[REACT_APP_ENV as keyof typeof proxy] // 修改后 proxy: proxy[UMI_APP_ENV as keyof typeof proxy] ``` #### 3. 添加环境变量显式声明 在配置文件中增加 `define` 字段: ```ts export default defineConfig({ // 其他配置... + define: { + // 注入所有 UMI_APP_ 开头的环境变量 + 'process.env': process.env, + // 或指定特定变量(推荐精确控制) + 'process.env.UMI_APP_API_URL': process.env.UMI_APP_API_URL + }, }); ``` --- ### 三、环境文件配置规范 #### 1. 创建 `.env` 文件 ```bash # .env.development(开发环境) UMI_APP_ENV=dev UMI_APP_API_URL=/api # .env.production(生产环境) UMI_APP_ENV=prod UMI_APP_API_URL=https://api.yourdomain.com ``` #### 2. 代理配置对应 确保 `config/proxy.ts` 结构匹配: ```ts // config/proxy.ts export default { dev: { '/api': { target: 'http://localhost:3000', changeOrigin: true, }, }, prod: { '/api': { target: 'https://prod.server.com', changeOrigin: true, }, }, }; ``` --- ### 四、启动命令验证 #### 1. 开发环境测试 ```bash # 显式指定环境 UMI_APP_API_URL=http://local.api.com umi dev # 或在 package.json 中配置 { "scripts": { "start:dev": "cross-env UMI_APP_ENV=dev umi dev" } } ``` #### 2. 生产构建验证 ```bash # 构建时自动加载 .env.production umi build # 或指定自定义环境 UMI_APP_ENV=test umi build ``` --- ### 五、调试技巧 #### 1. 查看实际注入变量 在代码中添加调试语句: ```tsx // 任意页面组件中 export default () => { console.log('当前环境变量:', process.env); return <div>调试页面</div>; } ``` #### 2. 构建产物检查 ```bash # 查看编译后的环境变量 grep -r "UMI_APP_API_URL" dist/ ``` --- ### 六、安全注意事项 ```bash # .gitignore 中添加(防止敏感信息泄露) .env.local .env.*.local ``` --- 通过以上配置调整,你可以确保: 1. 环境变量前缀符合 Umi 规范 2. 代理配置与环境变量正确关联 3. 变量能正确注入到前端代码中 4. 多环境配置切换自如
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我的版本是v4.9.0 那请帮我修改一下import os import platform def joinPath(root, subdir): return os.path.normpath(os.path.join(root, subdir)) env=DefaultEnvironment().Clone() LIB_DIR=os.environ['LIB_DIR']; BIN_DIR=os.environ['BIN_DIR']; CCFLAGS=os.environ['CCFLAGS']; TK_3RD_ROOT=os.environ['TK_3RD_ROOT']; OS_NAME=platform.system() env.Library(os.path.join(LIB_DIR, 'nanovg'), Glob('base/*.c')) env['LINKFLAGS'] = env['OS_SUBSYSTEM_CONSOLE'] + env['LINKFLAGS']; NANOVG_BACKEND=os.environ['NANOVG_BACKEND']; if NANOVG_BACKEND == 'AGG': env.Library(os.path.join(LIB_DIR, 'nanovg-agg'), Glob('agg/*.cpp')) # env['LIBS'] = ['nanovg-agg', 'agg', 'nanovg'] + env['LIBS'] # env.Program(os.path.join(BIN_DIR, 'agg_stroke'), Glob('demos/agg_stroke.c')); # env.Program(os.path.join(BIN_DIR, 'agg_fill'), Glob('demos/agg_fill.c')); # env.Program(os.path.join(BIN_DIR, 'agg_draw_image'), Glob('demos/agg_draw_image.c')); elif NANOVG_BACKEND == 'AGGE': env.Library(os.path.join(LIB_DIR, 'nanovg-agge'), Glob('agge/*.cpp')) # env['LIBS'] = ['nanovg-agge', 'agge', 'nanovg'] + env['LIBS'] # env.Program(os.path.join(BIN_DIR, 'agge_stroke'), Glob('demos/agge_stroke.c')); # env.Program(os.path.join(BIN_DIR, 'agge_fill'), Glob('demos/agge_fill.c')); # env.Program(os.path.join(BIN_DIR, 'agge_draw_image'), Glob('demos/agge_draw_image.c')); elif NANOVG_BACKEND == 'BGFX': CPPPATH = [ TK_3RD_ROOT, joinPath(TK_3RD_ROOT, 'nanovg/base'), joinPath(TK_3RD_ROOT, 'bgfx/bx/include'), joinPath(TK_3RD_ROOT, 'bgfx/bgfx/include'), joinPath(TK_3RD_ROOT, 'SDL/include')] if OS_NAME == 'Darwin': CCFLAGS = CCFLAGS + ' -std=c++17 ' elif OS_NAME == 'Windows': CCFLAGS = CCFLAGS + ' /std:c++17 /Zc:__cplusplus '; CPPPATH = CPPPATH + [joinPath(TK_3RD_ROOT, 'bgfx/bx/include/compat/msvc')]; CCFLAGS += ' -DBX_CONFIG_DEBUG -DBIMG_DECODE_ENABLE=0 ' env.Library(os.path.join(LIB_DIR, 'nanovg-bgfx'), Glob('bgfx/*.cpp'), CPPPATH = CPPPATH, CCFLAGS = CCFLAGS)

""" 安装依赖: pip install flask PyPDF2 python-docx requests python-dotenv """ import os from flask import Flask, request, jsonify from werkzeug.utils import secure_filename from PyPDF2 import PdfReader from docx import Document import requests from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # 加载环境变量 app = Flask(__name__) app.config.update( UPLOAD_FOLDER='./uploads', ALLOWED_EXTENSIONS={'png', 'jpg', 'jpeg', 'pdf', 'docx', 'txt'}, MAX_CONTENT_LENGTH=10 * 1024 * 1024 # 10MB限制 ) # 初始化环境变量 DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY') VISION_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/vision" CHAT_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" def allowed_file(filename): return '.' in filename and \ filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in app.config['ALLOWED_EXTENSIONS'] def process_image(filepath): """调用DeepSeek视觉API处理图片""" try: with open(filepath, 'rb') as f: response = requests.post( VISION_API_URL, headers={'Authorization': f'Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}'}, files={'image': f} ) return response.json().get('analysis_result', '') except Exception as e: return f"图像处理错误: {str(e)}" def process_document(filepath, extension): """处理文档内容提取""" text = '' try: if extension == 'pdf': reader = PdfReader(filepath) text = ''.join([page.extract_text() for page in reader.pages]) elif extension == 'docx': doc = Document(filepath) text = '\n'.join([para.text for para in doc.paragraphs]) elif extension == 'txt': with open(filepath, 'r') as f: text = f.read() return text except Exception as e: return f"文档解析错误: {str(e)}" def ask_ai(context, question): """调用DeepSeek问答API""" try: headers = { "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "system", "content": f"基于以下上下文回答问题:{context}"}, {"role": "user", "content": question} ] } response = requests.post(CHAT_API_URL, json=payload, headers=headers) return response.json()['choices'][0]['message']['content'] except Exception as e: return f"API请求失败: {str(e)}" @app.route('/upload', methods=['POST']) def upload_file(): """文件上传处理路由""" if 'file' not in request.files: return jsonify({"error": "未选择文件"}), 400 file = request.files['file'] if file.filename == '': return jsonify({"error": "空文件名"}), 400 if file and allowed_file(file.filename): filename = secure_filename(file.filename) filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename) file.save(filepath) # 获取文件类型 ext = filename.rsplit('.', 1)[1].lower() # 内容解析 if ext in {'png', 'jpg', 'jpeg'}: context = process_image(filepath) else: context = process_document(filepath, ext) # 清理临时文件 os.remove(filepath) return jsonify({"context": context}) else: return jsonify({"error": "文件类型不支持"}), 400 @app.route('/ask', methods=['POST']) def ask_question(): """问答处理路由""" data = request.json if not data or 'question' not in data or 'context' not in data: return jsonify({"error": "缺少参数"}), 400 answer = ask_ai(data['context'], data['question']) return jsonify({"answer": answer}) if __name__ == '__main__': if not os.path.exists(app.config['UPLOAD_FOLDER']): os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER']) app.run(debug=True) 能否修改这段代码使其能在Matlab中运行?

#!/usr/bin/python3 # Copyright 2020, EAIBOT # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. from ament_index_python.packages import get_package_share_directory from launch import LaunchDescription from launch_ros.actions import LifecycleNode from launch_ros.actions import Node from launch.actions import DeclareLaunchArgument from launch.substitutions import LaunchConfiguration from launch.actions import LogInfo import lifecycle_msgs.msg import os def generate_launch_description(): share_dir = get_package_share_directory('ydlidar_ros2_driver') parameter_file = LaunchConfiguration('params_file') node_name = 'ydlidar_ros2_driver_node' params_declare = DeclareLaunchArgument('params_file', default_value=os.path.join( share_dir, 'params', 'ydlidar_x3.yaml'), description='FPath to the ROS2 parameters file to use.') driver_node = LifecycleNode(name='ydlidar_ros2_driver_node',namespace='/') driver_node.node_package='ydlidar_ros2_driver', driver_node.output='screen', driver_node.emulate_tty=True, driver_node.parameters=[parameter_file], driver_node.node_executable='ydlidar_ros2_driver_node', # tf2_node = Node(node_executable='static_transform_publisher') # tf2_node.node_name='static_tf_pub_laser', # tf2_node.node_package='tf2_ros',

import torch import torch.nn as nn import librosa import numpy as np from torch.utils.data import Dataset , DataLoader from nemo.collections.tts.models import Tacotron2Model from nemo.collections.tts.models import WaveGlowModel import os # 配置参数 config = { "sr": 22050 , # 采样率 "batch_size": 8 , # 根据显存调整 "num_epochs": 500 , "gpu_id": 0 , "mel_dim": 80 , # 梅尔频谱维度 "text_embed_dim": 512 , # 文本编码维度 "max_text_len": 100 # 最大文本长度 } # 自定义数据集 class VoiceDataset(Dataset): def __init__(self , data_dir): self.files = [os.path.join(data_dir , f) for f in os.listdir(data_dir)] def __len__(self): return len(self.files) def __getitem__(self , idx): # 加载音频并转换为梅尔频谱 audio , sr = librosa.load(self.files[idx] , sr = config['sr']) mel = librosa.feature.melspectrogram( y = audio , sr = sr , n_mels = config['mel_dim']) mel = librosa.power_to_db(mel) # 生成随机文本嵌入(实际应使用真实文本) text_embed = torch.randn(config['text_embed_dim']) return { "mel": torch.FloatTensor(mel.T) , # (time, n_mels) "text": text_embed } # 初始化模型 device = torch.device(f"cuda:{config['gpu_id']}") class VoiceGenerator(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 文本编码器 self.text_encoder = nn.Sequential( nn.Linear(config['text_embed_dim'] , 256) , nn.ReLU() , nn.Linear(256 , 512) ) # 声学模型(基于Tacotron2简化版) self.tacotron = Tacotron2Model.from_pretrained("tts_en_tacotron2").encoder # 声码器(基于WaveGlow简化版) self.vocoder = WaveGlowModel.from_pretrained("tts_waveglow_88m").generator def forward(self , text): # 文本编码 text_feat = self.text_encoder(text) # 生成梅尔频谱 mel_outputs , _ = self.tacotron(text_feat) # 生成波形 audio = self.vocoder(mel_outputs) return audio # 初始化系统 model = VoiceGenerator().to(device) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters() , lr = 3e-4) criterion = nn.MSELoss() # 数据加载 dataset = VoiceDataset("training_data/sliced_audio") loader = DataLoader(dataset , batch_size = config['batch_size'] , shuffle = True) # 训练循环 for epoch in range(config['num_epochs']): for batch in loader: mels = batch['mel'].to(device) texts = batch['text'].to(device) # 前向传播 gen_audio = model(texts) # 计算损失 loss = criterion(gen_audio , mels) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters() , 1.0) optimizer.step() # 保存检查点 if epoch % 50 == 0: torch.save(model.state_dict() , f"voice_model_epoch{epoch}.pt") print(f"Epoch {epoch} | Loss: {loss.item():.4f}")X

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from monai.networks.nets import DenseNet121 from monai.transforms import Compose, LoadImage, EnsureChannelFirst, ToTensor from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os # 设定 CPU 运行 device = torch.device("cpu") train_root = r"E:\dataset\train" test_root = r"E:\dataset\test" # **遍历患者文件夹** class NiftiDataset(Dataset): def __init__(self, data_dir): self.data_files = [] for patient_folder in os.listdir(data_dir): patient_path = os.path.join(data_dir, patient_folder) if os.path.isdir(patient_path): for file in os.listdir(patient_path): if file.endswith(".nii.gz"): self.data_files.append(os.path.join(patient_path, file)) # **修正 LoadImage,确保正确读取 NIfTI** self.transform = Compose([ LoadImage(image_only=True, reader="NibabelReader"), # 指定 NIfTI 读取方式 EnsureChannelFirst(), # 确保 3D 数据格式正确 ToTensor() ]) def __len__(self): return len(self.data_files) def __getitem__(self, idx): img = self.transform(self.data_files[idx]) label = 1 if "positive" in self.data_files[idx] else 0 return img, torch.tensor(label, dtype=torch.long) # **添加 if __name__ == "__main__": 保护代码** if __name__ == "__main__": # **加载数据** train_dataset = NiftiDataset(train_root) test_dataset = NiftiDataset(test_root) # **Windows 下 num_workers=0 避免多进程问题** train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=2, num_workers=0, pin_memory=True) # **定义 3D CNN 模型** model = DenseNet121(spatial_dims=3, in_channels=1, out_channels=2).to(device) # 改为 CPU 运行 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # **训练 3D CNN** for epoch in range(10): model.train() for images, labels in train_loader: images, labels = images.to(device), labels.to(device) # 确保数据也在 CPU 上 optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() print(f"✅ Epoch {epoch + 1} Loss: {loss.item():.4f}") # **保存模型** torch.save(model.state_dict(), "3d_cnn_model_cpu.pth") 请你在这个基础上修改

import paramiko,re,time from datetime import datetime from config01 import userlist,x_xml from threading import Thread import threading class SW(): def __init__(self): self.ssh=paramiko.SSHClient() self.ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) self.ssh.connect(hostname="192.168.100.1",port=22,username="python", password="Huawei@123",allow_agent=False,look_for_keys=False) self.vty=self.ssh.invoke_shell() print("ssh 连接成功") self.send_com("screen-length 0 temporary") def send_com(self,com): self.vty.send(com+"\n") time.sleep(2) return self.vty.recv(65535).decode("utf-8") def jhjzt(self): while True: p_list=[] for i in userlist.keys(): pat=self.send_com(userlist[i]["com"]) res = re.compile(userlist[i]["re"]).findall(pat) if i =="fan":res =res if res else "all fan are faulty" p_list.append(f"{i}:{res}") with open(r"E:\PYTHON\tets011", 'w') as f: f.write(pat) print("\n".join(p_list)) time.sleep(60*5) def xiazai(self): while True: with paramiko.Transport(("192.168.100.1",22)) as t : t.connect(username="python",password="Huawei@123") sftp= paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.get("/vrpcfg.zip", f"{datetime.now().strftime('%Y_%d_%m_%H_%M_%S')}_X_T1_AGG1.zip") print("下载成功") time.sleep(60*60*24) def binfa(self): Thread(target=self.jhjzt).start() Thread(target=self.xiazai).start() file_lock = threading.Lock() def write_file(data, file_path): with file_lock: # 获取锁 try: with open(file_path, 'w') as f: f.write(data) except PermissionError as e: print(f"权限错误: {e}") # 添加重试逻辑(见步骤3) if __name__ == '__main__': SW().binfa()logbuffer显示这个 Info: Slave board is not ready.

#!/usr/bin/env python #coding: utf-8 import os from time import time from datetime import datetime from netmiko import ConnectHandler from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook def read_device_excel( ): ip_list = [] wb1 = load_workbook('E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ipaddr, username="mtlops", password="cisco,123", banner_timeout=300) print("connecting to "+ ipaddr) print ("---- Getting HUAWEI configuration from {}-----------".format(ipaddr)) # config_data = session.send_command('screen-length 0 temporary') # config_data = session.send_command('dis cu | no-more ') # command = 'display version | display cpu-usage | display memory-usage' # config_data = session.send_command(command) commands = ['display version', 'display cpu-usage', 'display memory-usage'] config_data = '' for cmd in commands: output = session.send_command_timing(cmd) config_data += f'{cmd}\n{output}\n' session.disconnect() return config_data def write_config_to_file(config_data,ipaddr): now = datetime.now() date= "%s-%s-%s"%(now.year,now.month,now.day) time_now = "%s-%s"%(now.hour,now.minute) #---- Write out configuration information to file config_path = 'E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/' +date verify_path = os.path.exists(config_path) if not verify_path: os.makedirs(config_path) config_filename = config_path+"/"+'config_' + ipaddr +"_"+date+"_" + time_now # Important - create unique configuration file name print ('---- Writing configuration: ', config_filename) with open( config_filename, "w",encoding='utf-8' ) as config_out: config_out.write( config_data ) return def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() for ipaddr in ip_list: hwconfig = get_config(ipaddr) write_config_to_file(hwconfig,ipaddr) print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) #======================================== # Get config of HUAWEI #======================================== if __name__ == '__main__': main() 加一段gevent,def run_gevent()

import time import re import os import matplotlib.pyplot as plt from lr_scheduler import LrScheduler from multiprocessing import Process import torch import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from dataloader.data_UFormer import TrainingDataset # 你需要自定义你的数据集类 from model.UFormer import UFormer import yaml from criterions.criterionForUFormer import SISNRPlusCosSim import visdom import gc from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler def save_kwargs_to_yaml(filename, **kwargs): with open(filename, 'w') as file: yaml.dump(kwargs, file) def load_kwargs_from_yaml(filename): with open(filename, 'r') as file: kwargs = yaml.safe_load(file) return kwargs def save_mean_gradient_plot(param_names, mean_grad_values, epoch, png_dir): """ 保存当前epoch的平均梯度图。 参数: param_names (list): 参数名称列表。 mean_grad_values (list): 对应参数的平均梯度值列表。 epoch (int): 当前的epoch数。 png_dir (str): 保存PNG文件的目录。 """ # 新建图表 plt.figure(figsize=(5120 / 300, 2880 / 300), dpi=300) # 绘制柱状图 plt.bar(param_names, mean_grad_values) # 设置图表标签 plt.xlabel('Parameter Name') plt.ylabel('Mean Gradient Magnitude') plt.xticks(rotation=90) # 旋转x轴标签以方便查看 # 设置图表标题 plt.title(f'Epoch {epoch + 1} Mean Gradient Magnitude per Parameter') # 调整图表布局 plt.tight_layout() # 构建保存路径 save_path = os.path.join(png_dir, f'gradient_plot_epoch_{epoch + 1}.png') # 保存图表为PNG文件 plt.savefig(save_path) # 清除当前图表 plt.close() def worker(): kwargs = load_kwargs_from_yaml("../config/kwargs_UFormer.yaml") N1 = kwargs['encoder_dimension'] L = kwargs['encoder_win_length'] transformer_seg_len = kwargs['transformer_seg_len'] H = kwargs['multihead'] clip_value = kwargs['clip_value'] lr = kwargs['learning_rate'] wd = kwargs['weight_decay'] wre = kwargs['warm_up_epochs'] num_epochs = kwargs['epochs'] seed = kwargs['seed'] bs = kwargs['batchsize'] de =

import os import tensorflow as tf from BertLayer import Bert from Data.data import DataGenerator from Loss.loss import BERT_Loss from Loss.utils import calculate_pretrain_task_accuracy from config import Config from datetime import datetime physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') assert len(physical_devices) > 0, "Not enough GPU hardware devices available" tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) model = Bert(Config) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-4) loss_fn = BERT_Loss() dataset = DataGenerator(Config) checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model) checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint(Config['Saved_Weight'])) manager = tf.train.CheckpointManager(checkpoint, directory=Config['Saved_Weight'], max_to_keep=5) log_dir = os.path.join(Config['Log_Dir'], datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")) writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir) EPOCH = 10000 for epoch in range(EPOCH): for step in range(len(dataset)): batch_x, batch_mlm_mask, origin_x, batch_segment, batch_padding_mask, batch_y = dataset[step] with tf.GradientTape() as t: nsp_predict, mlm_predict, sequence_output = model((batch_x, batch_padding_mask, batch_segment), training=True) nsp_loss, mlm_loss = loss_fn((mlm_predict, batch_mlm_mask, origin_x, nsp_predict, batch_y)) nsp_loss = tf.reduce_mean(nsp_loss) mlm_loss = tf.reduce_mean(mlm_loss) loss = nsp_loss + mlm_loss gradients = t.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) nsp_acc, mlm_acc = calculate_pretrain_task_accuracy(nsp_predict, mlm_predict, batch_mlm_mask, origin_x, batch_y) if step % 100 == 0: print( 'Epoch {}, step {}, loss {:.4f}, mlm_loss {:.4f}, mlm_acc {:.4f}, nsp loss {:.4f}, nsp_acc {:.4f}'.format( epoch, step, loss.numpy(), mlm_loss.numpy(), mlm_acc, nsp_loss.numpy(), nsp_acc )) with writer.as_default(): tf.summary.scalar('train_loss', loss.numpy(), step=epoch * len(dataset) + step) tf.summary.scalar('mlm_loss', mlm_loss.numpy(), step=epoch * len(dataset) + step) tf.summary.scalar('nsp_loss', nsp_loss.numpy(), step=epoch * len(dataset) + step) tf.summary.scalar('mlm_accuracy', mlm_acc, step=epoch * len(dataset) + step) tf.summary.scalar('nsp_accuracy', nsp_acc, step=epoch * len(dataset) + step) path = manager.save(checkpoint_number=epoch) print('model saved to %s' % path)哪句代码写了设置步长为多少?

import torch import torch.nn as nn import librosa import numpy as np from torch.utils.data import Dataset , DataLoader from nemo.collections.tts.models import Tacotron2Model from nemo.collections.tts.models import WaveGlowModel import os # 配置参数 config = { "sr": 22050 , # 采样率 "batch_size": 8 , # 根据显存调整 "num_epochs": 500 , "gpu_id": 0 , "mel_dim": 80 , # 梅尔频谱维度 "text_len": 100 , # 最大文本长度 "n_fft": 1024 , "win_length": 1024 , "hop_length": 256 } # 自定义数据集(需配合文本标注文件) class VoiceDataset(Dataset): def __init__(self , data_dir): self.files = [os.path.join(data_dir , f) for f in os.listdir(data_dir)] # 实际应加载对应的文本标注 self.texts = ["Hello world"] * len(self.files) # 示例文本 def __len__(self): return len(self.files) def __getitem__(self , idx): # 加载音频 audio , sr = librosa.load(self.files[idx] , sr = config['sr']) # 生成梅尔频谱 mel = librosa.feature.melspectrogram( y = audio , sr = sr , n_mels = config['mel_dim'] , n_fft = config['n_fft'] , win_length = config['win_length'] , hop_length = config['hop_length'] ) mel = librosa.power_to_db(mel) mel = (mel - mel.mean()) / (mel.std() + 1e-9) # 归一化 # 文本转换为音素序列(示例) text_seq = torch.randint(0 , 100 , (config['text_len'] ,)) # 实际应使用文本处理 return { "mel": torch.FloatTensor(mel.T) , # (time, n_mels) "text": text_seq.long() } # 初始化模型 device = torch.device(f"cuda:{config['gpu_id']}") class VoiceGenerator(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # Tacotron2完整模型 self.tacotron = Tacotron2Model.restore_from(r"C:\Users\gz07106\.cache\torch\NeMo\NeMo_1.6.2\tts_en_tacotron2\74d819609f47744063679b44e93a47f1\tts_en_tacotron2.nemo") self.tacotron.eval() # 冻结预训练参数 # WaveGlow声码器 self.waveglow = WaveGlowModel.from_pretrained("tts_waveglow_88m") self.waveglow.eval() # 冻结预训练参数 # 适配层 self.text_embed = nn.Embedding(100 , 512) # 示例词汇量 def forward(self , text_seq): # 文本嵌入 text_emb = self.text_embed(text_seq) # 生成梅尔频谱 _ , mel_out , _ = self.tacotron(text_seq , text_len = torch.tensor([len(text_seq)])) # 生成语音波形 with torch.no_grad(): # 保持预训练声码器不变 audio = self.waveglow.convert_spectrogram_to_audio(spec = mel_out) return audio , mel_out # 初始化系统 model = VoiceGenerator().to(device) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters() , lr = 3e-4) criterion = nn.L1Loss() # 更适合频谱重建 # 数据加载 dataset = VoiceDataset("training_data/sliced_audio") loader = DataLoader(dataset , batch_size = config['batch_size'] , shuffle = True , collate_fn = lambda x: x[0]) # 训练循环 for epoch in range(config['num_epochs']): for batch in loader: mels = batch['mel'].unsqueeze(0).to(device) # 添加批次维度 texts = batch['text'].unsqueeze(0).to(device) # 前向传播 gen_audio , gen_mel = model(texts) # 计算梅尔频谱损失 loss = criterion(gen_mel , mels) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters() , 1.0) optimizer.step() # 保存检查点 if epoch % 50 == 0: torch.save({ 'model': model.state_dict() , 'optimizer': optimizer.state_dict() } , f"voice_model_epoch{epoch}.pt") print(f"Epoch {epoch} | Loss: {loss.item():.4f}")

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EditPlus中实现COBOL语言语法高亮的设置

标题中的“editplus”指的是一个轻量级的代码编辑器,特别受到程序员和软件开发者的欢迎,因为它支持多种编程语言。标题中的“mfcobol”指的是一种特定的编程语言,即“Micro Focus COBOL”。COBOL语言全称为“Common Business-Oriented Language”,是一种高级编程语言,主要用于商业、金融和行政管理领域的数据处理。它最初开发于1959年,是历史上最早的高级编程语言之一。 描述中的“cobol语言颜色显示”指的是在EditPlus这款编辑器中为COBOL代码提供语法高亮功能。语法高亮是一种编辑器功能,它可以将代码中的不同部分(如关键字、变量、字符串、注释等)用不同的颜色和样式显示,以便于编程者阅读和理解代码结构,提高代码的可读性和编辑的效率。在EditPlus中,要实现这一功能通常需要用户安装相应的语言语法文件。 标签“cobol”是与描述中提到的COBOL语言直接相关的一个词汇,它是对描述中提到的功能或者内容的分类或者指代。标签在互联网内容管理系统中用来帮助组织内容和便于检索。 在提供的“压缩包子文件的文件名称列表”中只有一个文件名:“Java.stx”。这个文件名可能是指一个语法高亮的模板文件(Syntax Template eXtension),通常以“.stx”为文件扩展名。这样的文件包含了特定语言语法高亮的规则定义,可用于EditPlus等支持自定义语法高亮的编辑器中。不过,Java.stx文件是为Java语言设计的语法高亮文件,与COBOL语言颜色显示并不直接相关。这可能意味着在文件列表中实际上缺少了为COBOL语言定义的相应.stx文件。对于EditPlus编辑器,要实现COBOL语言的颜色显示,需要的是一个COBOL.stx文件,或者需要在EditPlus中进行相应的语法高亮设置以支持COBOL。 为了在EditPlus中使用COBOL语法高亮,用户通常需要做以下几步操作: 1. 确保已经安装了支持COBOL的EditPlus版本。 2. 从Micro Focus或者第三方资源下载COBOL的语法高亮文件(COBOL.stx)。 3. 打开EditPlus,进入到“工具”菜单中的“配置用户工具”选项。 4. 在用户工具配置中,选择“语法高亮”选项卡,然后选择“添加”来载入下载的COBOL.stx文件。 5. 根据需要选择其他语法高亮的选项,比如是否开启自动完成、代码折叠等。 6. 确认并保存设置。 完成上述步骤后,在EditPlus中打开COBOL代码文件时,应该就能看到语法高亮显示了。语法高亮不仅仅是颜色的区分,它还可以包括字体加粗、斜体、下划线等样式,以及在某些情况下,语法错误的高亮显示。这对于提高编码效率和准确性有着重要意义。