0% 0/20 [00:01<?, ?it/s] --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-155-26d05ea2d790> in <cell line: 6>() 4 5 # compute the losses over the main directions of the gradient updates ----> 6 x, y, Z, _ = get_loss_grid(net, data_loader, loss_fn, directions=directions, resolution=(20, 20), scale=loss_coordinates.abs().max().item()) 7 8 # plot the landscape as a contour plot 1 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/nn/modules/module.py in getattr(self, name) 1612 if name in modules: 1613 return modules[name] -> 1614 raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( 1615 type(self).name, name)) 1616 AttributeError: 'Softmax' object has no attribute 'out_features'这个错误怎么修改·

时间: 2023-08-15 08:42:32 浏览: 139

这个错误提示是在调用 `get_loss_grid()` 函数时出现的，具体是因为在该函数内部调用了模型的 `out_features` 属性，但是模型是 `Softmax` 类型的，该类并没有 `out_features` 属性。要解决这个问题，你可以在使用该函数之前检查模型的类型，如果是 `Softmax` 类型，则需要将其转换为能够使用 `out_features` 属性的类型，例如 `nn.Linear` 类型。你可以在模型定义时进行修改，或者在调用 `get_loss_grid()` 函数前对模型进行修改。

我在实际使用时log显示视频处理: 0%| | 0/1610 [00:00<?, ?it/s, file=Abuse001_x264.mp4] 帧处理: 0%| | 0/2720 [00:00<?, ?it/s] 帧处理: 0%| | 10/2720 [00:00<00:28, 94.70it/s] 帧处理: 1%| | 20/2720 [00:00<02:07, 21.14it/s] 帧处理: 1%| | 32/2720 [00:00<01:15, 35.83it/s] 帧处理: 1%|▏ | 40/2720 [00:01<01:49, 24.47it/s] 帧处理: 2%|▏ | 49/2720 [00:02<02:08, 20.80it/s]

<think>好的，用户在使用我提供的双层tqdm进度条时遇到了显示问题。日志显示，帧处理的进度条速度波动很大，从94.70it/s降到20.80it/s，这可能让用户感到困惑。我需要分析可能的原因和解决方案。首先，用户提供的日志显示外层视频进度条停留在0%，而内层帧处理进度条虽然开始更新，但速度明显下降。这可能是因为外层进度条没有正确更新，或者内层进度条在多个视频处理时没有正确关闭，导致多个进度条同时存在，占用资源。接下来，检查用户提供的代码。外层进度条使用position=0，内层用position=1，这通常没问题。但注意到用户在每个视频处理完后调用了frame_pbar.close()，不过如果在处理多个视频时，可能存在未正确释放进度条的情况，导致后续视频的帧进度条叠加显示，影响性能。另一个可能性是视频处理过程中，某些操作导致处理速度下降。比如，处理每个帧的时间不一致，或者资源（如内存、CPU）被耗尽，导致后续帧处理变慢。此外，OpenCV读取视频的帧数可能不准确，导致进度条总长度和实际帧数不符，影响显示。用户可能没有考虑到视频读取的性能问题。例如，使用cv2.VideoCapture时，如果没有正确释放资源，或者视频编解码器导致读取速度变慢，进而影响帧处理速度。此外，如果在处理每个帧时进行了复杂的计算，也会导致处理速度下降。另外，tqdm的刷新频率可能设置不当，导致日志输出过于频繁，占用资源。用户可能没有设置mininterval参数，使得进度条频繁刷新，尤其是在处理大量帧时，这会降低整体性能。还有一种情况是，多个进度条同时存在时，控制台的光标移动可能导致显示问题，尤其是在不支持光标定位的终端环境下，position参数可能无法正确工作，导致进度条重叠或更新异常。用户的需求是希望视频和帧的进度条都能正常显示，且处理速度稳定。可能需要优化代码结构，确保每个视频处理完毕后正确关闭内层进度条，并释放资源。同时，检查视频读取和帧处理的效率，减少不必要的计算，或者引入批处理来提升速度。可能的解决方案包括：确保每次内层进度条处理完后彻底关闭，使用with语句管理进度条生命周期；检查视频处理代码的性能瓶颈，优化处理逻辑；调整tqdm的参数，如设置mininterval减少刷新频率；验证视频帧数的准确性，避免进度条长度错误；以及处理可能的异常情况，如无效帧数或读取失败。此外，用户可能需要处理多个视频时，外层进度条的更新问题，确保在完成一个视频处理后，外层进度条正确递增。如果在处理第一个视频时外层进度条一直卡在0%，可能是因为没有在循环内正确调用video_pbar.update()，或者视频列表的处理存在阻塞。总结来说，用户的问题可能源于进度条配置不当、资源未正确释放、处理效率低下或终端兼容性问题。需要逐一排查这些可能，并提供相应的优化建议，如代码结构调整、参数调整和性能优化措施。</think>从日志表现来看，你的进度条系统存在两个需要优化的核心问题，以下是详细分析和解决方案： --- ### **问题一：外层视频进度条未更新** **现象**：`视频处理`进度条始终停留在0/1610 **原因排查**： ```python # 原代码中的外层循环缺少手动更新 for video_path in video_pbar: # 依赖迭代器自动更新 # 缺少 video_pbar.update(1) ``` **解决方案**： ```python # 显式更新外层进度条（两种方式任选） # 方式1：使用总长度自动更新 video_pbar = tqdm(video_paths, total=len(video_paths), ...) # 方式2：手动更新（推荐） for video_path in video_pbar: # 处理逻辑... video_pbar.update(1) # 显式递增进度 ``` --- ### **问题二：帧处理速度剧烈波动** **现象**：处理速度从94.70it/s → 20.80it/s **根本原因**： 1. **OpenCV帧读取瓶颈** ```python while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() # 默认BGR格式解码消耗资源 processed_frame = some_processing(frame) # 处理耗时 ``` 2. **进度条刷新过频** ```python frame_pbar.update(1) # 每帧都触发进度条刷新 ``` **优化方案**： #### **1. 视频读取优化** ```python # 使用线程加速视频解码 from threading import Thread class VideoLoader: def __init__(self, video_path): self.cap = cv2.VideoCapture(video_path) self.queue = Queue(maxsize=500) # 缓冲队列 def start_loading(self): def _load(): while True: ret, frame = self.cap.read() if not ret: break self.queue.put(frame) self.cap.release() Thread(target=_load).start() ``` #### **2. 批处理加速** ```python # 每处理N帧更新一次进度（推荐N=5-30） BATCH_SIZE = 10 frame_counter = 0 while True: # ...获取frame... frame_counter += 1 if frame_counter % BATCH_SIZE == 0: frame_pbar.update(BATCH_SIZE) frame_pbar.refresh() # 强制刷新显示 ``` #### **3. 硬件加速解码** ```python # 使用GPU加速（需支持） cap = cv2.VideoCapture(video_path) cap.set(cv2.CAP_PROP_OPENGL, True) # 开启OpenGL加速 cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) # 减少缓冲 ``` --- ### **完整改进代码** ```python from tqdm import tqdm import cv2 def process_videos(video_paths): video_pbar = tqdm(video_paths, desc="视频处理", position=0) for idx, video_path in enumerate(video_pbar): video_pbar.set_postfix(file=video_path.split("/")[-1]) # ➕ 显式更新外层进度（方式1） video_pbar.n = idx video_pbar.refresh() # ➕ 硬件加速解码 cap = cv2.VideoCapture(video_path) cap.set(cv2.CAP_PROP_OPENGL, True) total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # ➕ 动态调整批次大小 batch_size = max(10, total_frames//100) with tqdm(total=total_frames, desc="帧处理", position=1, leave=False, mininterval=0.5, # 降低刷新频率 bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}]") as frame_pbar: frame_counter = 0 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 处理帧（示例） # processed_frame = some_processing(frame) frame_counter += 1 if frame_counter % batch_size == 0: frame_pbar.update(batch_size) frame_pbar.set_postfix({ 'fps': f"{batch_size/(t_frame.last_t - t_frame.start_t):.1f}" }, refresh=False) # 处理剩余帧 if frame_counter % batch_size != 0: frame_pbar.update(frame_counter % batch_size) cap.release() video_pbar.update(1) # ➕ 显式更新外层进度（方式2） ``` --- ### **优化后效果预期** ```log 视频处理: 63%|██████▎ | 1004/1610 [2:35:12<1:12:11, 8.2s/file, file=Abuse042_x264.mp4] 帧处理: 1543/3921 [00:03<00:05] | fps: 452.3 ``` **性能提升技巧**： 1. 使用`cv2.CAP_FFMPEG`跳过非关键帧 2. 对处理函数进行`@njit`加速（Numba） 3. 将视频预处理与后处理分离到不同线程

#include <AT89x51.h> #define uchar unsigned char #define uint unsigned int // ???????? uchar code segTable[] = {0xC0,0xF9,0xA4,0xB0,0x99,0x92,0x82,0xF8,0x80,0x90}; sbit key1 = P3^2; // ??/????(??) sbit key2 = P3^3; // ????(??) uchar count = 60; // ???? bit runFlag = 0; // ????? // ??????? void delay_ms(uint ms) { uint i, j; for(i = 0; i < ms; i++) for(j = 0; j < 123; j++); // ???????? } // ??????? void display() { static uchar pos = 0; if(pos == 0) { P0 = segTable[count/10]; // ???? P2 = 0x01; // ??????? pos = 1; } else { P0 = segTable[count%10]; // ???? P2 = 0x02; // ??????? pos = 0; } delay_ms(5); // ??5ms,?????? } // ???0??????(50ms) void timer0() interrupt 1 { static uchar tCount = 0; TH0 = 0x3C; // ????(11.0592MHz??) TL0 = 0xB0; if(++tCount >= 20) { // 20??? = 1? tCount = 0; if(runFlag && count > 0) { count--; // ????1 } } } // ????1????(????) void int1() interrupt 2 { delay_ms(20); // ???? // ????? count = 60; runFlag = 0; // ??????? while(!key2); // ?????? } void main() { // ??? P0 = 0xFF; // ???????? P2 = 0x00; // ???????? // ?????0(50ms) TMOD = 0x01; // ??1:16???? TH0 = 0x3C; TL0 = 0xB0; ET0 = 1; // ?????0?? TR0 = 1; // ?????0 // ??????1(?????) IT1 = 1; EX1 = 1; // ??????1 EA = 1; // ???? while(1) { // ????????1(??/??) if(!key1) { delay_ms(20); // ?? if(!key1) { runFlag = !runFlag; // ?????? // ???????,????????60? if(count == 0 && runFlag) { count = 60; } while(!key1); // ?????? } } display(); // ????????? } }计数器工作方式改为方式0和方式二及其计算方法

### AT89x51 计数器工作方式从方式1改为方式0和方式2的计算方法及实现代码 #### 工作方式0的计算方法及代码实现工作方式0为13位定时/计数器模式。在这种模式下，定时器使用THx的高5位和TLx的低8位共同构成一个13位的计数器[^2]。 - **机器周期**： $ T = \frac{12}{f_{osc}} $，其中 $ f_{osc} $ 是晶振频率。 - **计数值范围**： $ 2^{13} = 8192 $ - **定时时间**： $ t = (2^{13} - InitialValue) \times T $ 假设目标延时为50ms，晶振频率为11.0592MHz，则： - **机器周期**： $ T = \frac{12}{11.0592 \times 10^6} = 1.085 \mu s $ - **计数值**： $ Count = \frac{t}{T} = \frac{50,000}{1.085} = 46,078 $ 由于工作方式0是13位计数器，因此需要将初值限制在13位范围内： \[ InitialValue = 2^{13} - 46,078 = 8192 - 46,078 \mod 8192 = 3514 \] 将初值分配到THx和TLx中： - 高5位：$ TH0 = \frac{3514}{32} = 0x3A $ - 低8位：$ TL0 = 3514 \mod 32 = 0x12 $ 修改后的代码如下： ```c void Timer0_Init_Way0() { TMOD |= 0x00; // 设置定时器0为工作方式0 (13位模式) TH0 = 0x3A; // 初值高5位 TL0 = 0x12; // 初值低8位 ET0 = 1; // 允许定时器0中断 EA = 1; // 总中断允许 TR0 = 1; // 启动定时器0 } ``` #### 工作方式2的计算方法及代码实现工作方式2为8位自动重装载模式。在这种模式下，定时器使用THx作为重装载值，每次溢出后自动将THx的值重新加载到TLx中[^2]。 - **计数值范围**： $ 2^{8} = 256 $ - **定时时间**： $ t = (2^{8} - InitialValue) \times T $ 假设目标延时为1ms，晶振频率为11.0592MHz，则： - **机器周期**： $ T = \frac{12}{11.0592 \times 10^6} = 1.085 \mu s $ - **计数值**： $ Count = \frac{t}{T} = \frac{1,000}{1.085} = 923 $ 计算初值： \[ InitialValue = 256 - 923 \mod 256 = 256 - 167 = 89 \] 修改后的代码如下： ```c void Timer0_Init_Way2() { TMOD |= 0x02; // 设置定时器0为工作方式2 (8位自动重装载模式) TH0 = 0x59; // 初值 (89的十六进制表示) TL0 = 0x59; // 初值 (方式2下，TH0和TL0相同) ET0 = 1; // 允许定时器0中断 EA = 1; // 总中断允许 TR0 = 1; // 启动定时器0 } ``` #### 中断服务程序的实现在工作方式2中，每次溢出后会触发中断，因此可以在中断服务程序中进行计数以实现更长时间的延时。 ```c unsigned int timer_count = 0; void Timer0_ISR() interrupt 1 { timer_count++; // 每次中断计数加1 } ``` 如果目标延时为50ms且每个中断时间为1ms，则主程序中等待50次中断即可实现目标延时： ```c void Delay50ms() { timer_count = 0; while (timer_count < 50); // 等待50次中断 } ``` ### 注意事项 - 在工作方式0中，计数器的位数较少，适合实现较短时间的延时。 - 在工作方式2中，通过自动重装载功能可以简化程序设计，但需注意中断次数的累积以实现较长延时。

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