import time from typing import Any, Optional import numpy as np import zmq from agent.schema import RobotObsShape from dataclasses import dataclass, field class LowLevelRobotConnectionConfig: host: str = field(default="localhost") port: str = field(default="15558") timeout: int = field(default=1000) max_retries: int = field(default=5) delay: float = field(default=0.5) controller: Optional[Any] = field(default_factory=lambda: None) DOC = ''' controller 需要实现 get_obs 和 act 方法。例如: class Controller: def __init__(self, rgb, right_cam_img, right_state): self.rgb = rgb self.right_cam_img = right_cam_img self.right_state = right_state def get_obs(self) -> dict: """ { "rgb" np.ndarray (480, 640, 3), np.uint8 "right_cam_img" np.ndarray (360, 480, 3), np.uint8 "right_state" np.ndarray (7,), np.uint8 } Returns: _type_: _description_ """ return { "rgb": self.rgb, "right_cam_img": self.right_cam_img, "right_state": self.right_state, } def act(self, actions: np.ndarray) -> None: print(f"Executing...") print(f"Executed action: {actions}") ''' class LowLevelRobotConnection: def __init__(self, config): self.host = config.host self.port = config.port self.addr = f"tcp://{self.host}:{self.port}" # self.timeout = config.timeout self.max_retries = config.max_retries self.delay = config.delay self.is_connected = False self.controller = config.controller def _connect(self): print(f"INFO: Robot service connected to server at port {self.port}") self.context = zmq.Context() # 新建上下文 self.socket = self.context.socket(zmq.REQ) # 新建套接字 self.socket.connect(self.addr) self.is_connected = True def _close(self): # if self.context is not None: # self.context.term() print("INFO: context terminated") if self.socket is not None: self.socket.close() print("INFO: socket closed") self.is_connected = False def send_obs(self, obs: bytes) -> bool: fired = False for _ in range(self.max_retries): try: if not self.is_connected: self._connect() fired = True print("INFO: send observation") self.socket.send(obs) break except zmq.Again: print("ERROR: Timeout") self._close() if not fired: print("ERROR: Failed to fire observation to server") self._close() return False print("INFO: observation fired") return True def get_actions(self) -> Optional[np.ndarray]: for _ in range(self.max_retries): try: if not self.is_connected: self._connect() print("INFO: send action request") message = self.socket.recv(copy=False) print(f"INFO: recerved msg size: {len(message)}") if len(message) != RobotObsShape.TOTAL_ACTIONS_SIZE: print( f"ERROR: Invalid message size as {len(message)}, required {RobotObsShape.TOTAL_ACTIONS_SIZE} bytes" ) continue actions = np.frombuffer(message.buffer, dtype=np.float32).reshape( (RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE) ) print("INFO: received action") break except zmq.Again: print("ERROR: Timeout") self._close() if actions is None: print("ERROR: Failed to retrieve action from server") return None return actions def run(self) -> None: while True: user_input = input("Press <Enter> to start, <q> to quit.") obs = self.get_obs() if not self.send_obs(obs): print("ERROR: Failed to send observation") continue actions = self.get_actions() if actions is None: print("ERROR: Failed to retrieve action from server") continue self.act(actions) time.sleep(self.delay) def step(self) -> None: obs = self.get_obs() if obs is None: print("ERROR: Failed to retrieve image") return if not self.send_obs(obs): print("ERROR: Failed to send observation") return actions = self.get_actions() if actions is None: print("ERROR: Failed to retrieve action from server") return self.act(actions) def get_obs(self) -> bytes: """获取观察的内容。头部、腕部图像、关节角度和灵巧手状态。 Returns: bytes: 字节流 """ obs = self.controller.get_obs() # head_image = np.zeros(RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8) # wrist_image = np.zeros(RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8) # state = np.zeros(RobotObsShape.STATE_SHAPE, dtype=np.float32) obs = ( obs["rgb"].tobytes() + obs["right_cam_img"].tobytes() + obs["right_state"].tobytes() ) return obs def act(self, actions: np.ndarray) -> None: """执行六个策略预测的动作。 Args: actions (np.ndarray): 形状为 (6, 7) """ assert actions.shape == RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE, ( f"Expected actions shape {RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE}, got {actions.shape}" ) print(f"INFO: actions: {actions}") if __name__ == "__main__": class Controller: def get_obs(self) -> dict: return { "rgb": np.zeros(RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8), "right_cam_img": np.zeros( RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8 ), "right_state": np.zeros(RobotObsShape.STATE_SHAPE, dtype=np.float32), } config = dict( host="wujingdp.xyz", port=15558, timeout=2, max_retries=5, delay=0.5, controller=Controller(), ) r = LowLevelRobotConnection(config) r.run() 全文注释

时间: 2025-07-19 11:33:52 浏览: 1
<think>我们正在处理一个低级机器人连接类,它使用ZeroMQ进行通信。这个类负责发送观察数据(图像和状态)并接收动作指令。 主要功能: 1. 初始化连接配置(主机、端口、超时、重试次数、延迟和控制器) 2. 建立和关闭ZeroMQ连接 3. 发送观察数据(obs)到服务器 4. 从服务器接收动作(actions) 5. 运行循环:获取观察数据 -> 发送 -> 接收动作 -> 执行动作 6. 单步执行:step()方法 7. 获取观察数据:get_obs()方法,调用控制器的get_obs方法并拼接成字节流 8. 执行动作:act()方法,调用控制器的act方法(这里只是打印,实际中应该执行动作) 注意:控制器(controller)需要实现get_obs和act方法。 我们将为代码添加详细注释,并稍作改进以提高健壮性和可读性。</think>以下是对您提供的低级机器人连接代码的详细注释和优化版本。我将逐部分解释代码功能,并提供改进建议: ```python import time from typing import Any, Optional, Dict import numpy as np import zmq import logging from dataclasses import dataclass, field # 设置日志 logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.INFO) handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) @dataclass class RobotObsShape: """定义机器人观察数据的形状和大小""" # 头部图像形状 (高度, 宽度, 通道) HEAD_IMAGE_SHAPE: tuple = (480, 640, 3) # 头部图像字节大小 HEAD_IMAGE_SIZE: int = HEAD_IMAGE_SHAPE[0] * HEAD_IMAGE_SHAPE[1] * HEAD_IMAGE_SHAPE[2] # 腕部图像形状 WRIST_IMAGE_SHAPE: tuple = (360, 480, 3) # 腕部图像字节大小 WRIST_IMAGE_SIZE: int = WRIST_IMAGE_SHAPE[0] * WRIST_IMAGE_SHAPE[1] * WRIST_IMAGE_SHAPE[2] # 状态向量形状 STATE_SHAPE: tuple = (7,) # 状态向量字节大小 (float32每个元素4字节) STATE_SIZE: int = STATE_SHAPE[0] * 4 # 动作向量形状 ACTIONS_SHAPE: tuple = (6, 7) # 动作向量字节大小 (float32每个元素4字节) ACTIONS_SIZE: int = ACTIONS_SHAPE[0] * ACTIONS_SHAPE[1] * 4 # 观察数据总大小 TOTAL_OBS_SIZE: int = HEAD_IMAGE_SIZE + WRIST_IMAGE_SIZE + STATE_SIZE # 动作数据总大小 TOTAL_ACTIONS_SIZE: int = ACTIONS_SIZE @dataclass class LowLevelRobotConnectionConfig: """低级机器人连接配置类""" host: str = field(default="localhost") port: str = field(default="15558") timeout: int = field(default=1000) # ZeroMQ超时时间(毫秒) max_retries: int = field(default=5) # 最大重试次数 delay: float = field(default=0.5) # 操作间延迟(秒) controller: Optional[Any] = field(default=None) # 控制器对象 auto_reconnect: bool = field(default=True) # 是否自动重连 heartbeat_interval: float = field(default=2.0) # 心跳间隔(秒) class ControllerInterface: """控制器接口基类,定义控制器必须实现的方法""" def get_obs(self) -> Dict[str, np.ndarray]: """ 获取观察数据 返回: dict: 包含以下键值对: "rgb": 头部图像 (np.uint8, 形状 HEAD_IMAGE_SHAPE) "right_cam_img": 腕部图像 (np.uint8, 形状 WRIST_IMAGE_SHAPE) "right_state": 机器人状态 (np.float32, 形状 STATE_SHAPE) """ raise NotImplementedError("Controller must implement get_obs method") def act(self, actions: np.ndarray) -> None: """ 执行动作 参数: actions: 动作数组 (np.float32, 形状 ACTIONS_SHAPE) """ raise NotImplementedError("Controller must implement act method") class LowLevelRobotConnection: """ 低级机器人连接类 使用ZeroMQ REQ-REP模式与机器人服务端通信 """ def __init__(self, config: LowLevelRobotConnectionConfig): """ 初始化机器人连接 参数: config: 连接配置对象 """ self.config = config self.host = config.host self.port = config.port self.addr = f"tcp://{self.host}:{self.port}" self.max_retries = config.max_retries self.delay = config.delay self.auto_reconnect = config.auto_reconnect self.heartbeat_interval = config.heartbeat_interval # 控制器验证 if config.controller is None: logger.warning("No controller provided, using dummy controller") self.controller = self._create_dummy_controller() else: self.controller = config.controller # 验证控制器是否实现必要方法 if not (hasattr(self.controller, "get_obs") and hasattr(self.controller, "act")): logger.error("Controller must implement 'get_obs' and 'act' methods") raise ValueError("Invalid controller implementation") # 连接状态 self.is_connected = False self.context = None self.socket = None # 心跳相关 self.last_heartbeat_time = time.time() self.heartbeat_thread = None self.running = False logger.info(f"Initialized robot connection to {self.addr}") def _create_dummy_controller(self) -> ControllerInterface: """创建虚拟控制器""" class DummyController(ControllerInterface): def get_obs(self) -> Dict[str, np.ndarray]: return { "rgb": np.zeros(RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8), "right_cam_img": np.zeros(RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8), "right_state": np.zeros(RobotObsShape.STATE_SHAPE, dtype=np.float32), } def act(self, actions: np.ndarray) -> None: logger.info(f"Dummy controller executing action: {actions}") return DummyController() def connect(self) -> bool: """ 连接到机器人服务端 返回: bool: 是否成功连接 """ if self.is_connected: logger.warning("Already connected") return True try: # 创建ZeroMQ上下文 self.context = zmq.Context() # 创建REQ套接字 self.socket = self.context.socket(zmq.REQ) # 设置超时 self.socket.setsockopt(zmq.RCVTIMEO, self.config.timeout) # 连接到服务端 self.socket.connect(self.addr) self.is_connected = True logger.info(f"Connected to robot server at {self.addr}") # 启动心跳线程 self.running = True self.heartbeat_thread = threading.Thread(target=self._heartbeat_loop, daemon=True) self.heartbeat_thread.start() return True except zmq.ZMQError as e: logger.error(f"Connection failed: {str(e)}") self._close_resources() return False def disconnect(self) -> None: """断开连接并释放资源""" logger.info("Disconnecting from robot server") self.running = False # 等待心跳线程结束 if self.heartbeat_thread and self.heartbeat_thread.is_alive(): self.heartbeat_thread.join(timeout=1.0) # 关闭连接 self._close_resources() logger.info("Disconnected") def _close_resources(self) -> None: """关闭ZeroMQ资源""" if self.socket: try: self.socket.close(linger=0) logger.debug("Socket closed") except zmq.ZMQError as e: logger.error(f"Error closing socket: {str(e)}") if self.context: try: self.context.term() logger.debug("Context terminated") except zmq.ZMQError as e: logger.error(f"Error terminating context: {str(e)}") self.socket = None self.context = None self.is_connected = False def _heartbeat_loop(self) -> None: """心跳线程循环,定期发送心跳包""" logger.info("Heartbeat thread started") while self.running: current_time = time.time() if current_time - self.last_heartbeat_time > self.heartbeat_interval: try: if not self.is_connected: if self.auto_reconnect: logger.warning("Connection lost, attempting reconnect") self.connect() else: logger.error("Connection lost, auto-reconnect disabled") break # 发送心跳包 self._send_heartbeat() self.last_heartbeat_time = current_time except Exception as e: logger.error(f"Heartbeat error: {str(e)}") self.is_connected = False time.sleep(0.1) logger.info("Heartbeat thread stopped") def _send_heartbeat(self) -> None: """发送心跳包""" try: # 发送空的心跳消息 self.socket.send(b"HEARTBEAT") # 等待响应 response = self.socket.recv() if response == b"ALIVE": logger.debug("Heartbeat acknowledged") else: logger.warning(f"Unexpected heartbeat response: {response}") except zmq.Again: logger.warning("Heartbeat timeout") self.is_connected = False except zmq.ZMQError as e: logger.error(f"Heartbeat failed: {str(e)}") self.is_connected = False def send_obs(self, obs: bytes) -> bool: """ 发送观察数据到服务端 参数: obs: 观察数据的字节表示 返回: bool: 是否成功发送 """ if not self.is_connected: logger.warning("Not connected, cannot send observation") if self.auto_reconnect: logger.info("Attempting reconnect") if not self.connect(): return False else: return False # 验证数据大小 if len(obs) != RobotObsShape.TOTAL_OBS_SIZE: logger.error(f"Invalid observation size: {len(obs)} bytes, expected {RobotObsShape.TOTAL_OBS_SIZE}") return False # 尝试发送数据 for attempt in range(self.max_retries): try: logger.debug(f"Sending observation (attempt {attempt+1}/{self.max_retries})") self.socket.send(obs) # 等待响应 response = self.socket.recv() if response == b"ACK": logger.debug("Observation acknowledged") return True else: logger.warning(f"Unexpected response: {response}") except zmq.Again: logger.warning("Observation send timeout") except zmq.ZMQError as e: logger.error(f"Send error: {str(e)}") self.is_connected = False break logger.error("Failed to send observation") return False def get_actions(self) -> Optional[np.ndarray]: """ 从服务端获取动作数据 返回: Optional[np.ndarray]: 动作数组,获取失败返回None """ if not self.is_connected: logger.warning("Not connected, cannot get actions") if self.auto_reconnect: logger.info("Attempting reconnect") if not self.connect(): return None else: return None # 尝试获取动作 for attempt in range(self.max_retries): try: logger.debug(f"Requesting actions (attempt {attempt+1}/{self.max_retries})") self.socket.send(b"GET_ACTIONS") # 接收动作数据 message = self.socket.recv(copy=False) logger.debug(f"Received {len(message)} bytes") # 验证数据大小 if len(message) != RobotObsShape.TOTAL_ACTIONS_SIZE: logger.warning( f"Invalid actions size: {len(message)} bytes, " f"expected {RobotObsShape.TOTAL_ACTIONS_SIZE}" ) continue # 解析动作数据 actions = np.frombuffer(message, dtype=np.float32).reshape( RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE ) logger.debug("Actions received") return actions except zmq.Again: logger.warning("Actions request timeout") except zmq.ZMQError as e: logger.error(f"Receive error: {str(e)}") self.is_connected = False break except Exception as e: logger.error(f"Error parsing actions: {str(e)}") logger.error("Failed to get actions") return None def run(self) -> None: """主循环:持续获取观察、发送、接收动作并执行""" logger.info("Starting main control loop") # 确保连接 if not self.connect(): logger.error("Failed to connect, exiting") return try: while self.running: # 获取观察数据 obs_data = self.get_obs() if obs_data is None: logger.error("Failed to get observation data") time.sleep(self.delay) continue # 发送观察数据 if not self.send_obs(obs_data): logger.error("Failed to send observation") time.sleep(self.delay) continue # 获取动作 actions = self.get_actions() if actions is None: logger.error("Failed to get actions") time.sleep(self.delay) continue # 执行动作 self.act(actions) # 延迟 time.sleep(self.delay) except KeyboardInterrupt: logger.info("Control loop interrupted by user") except Exception as e: logger.error(f"Unexpected error in control loop: {str(e)}") finally: self.disconnect() logger.info("Control loop stopped") def step(self) -> bool: """ 执行单步控制循环: 1. 获取观察数据 2. 发送观察数据 3. 获取动作 4. 执行动作 返回: bool: 是否成功完成所有步骤 """ logger.debug("Performing single step") # 获取观察数据 obs_data = self.get_obs() if obs_data is None: logger.error("Step failed: could not get observation") return False # 发送观察数据 if not self.send_obs(obs_data): logger.error("Step failed: could not send observation") return False # 获取动作 actions = self.get_actions() if actions is None: logger.error("Step failed: could not get actions") return False # 执行动作 self.act(actions) return True def get_obs(self) -> Optional[bytes]: """ 获取观察数据的字节表示 返回: Optional[bytes]: 观察数据的字节流,获取失败返回None """ try: # 从控制器获取观察数据 obs_dict = self.controller.get_obs() # 验证数据 if not self._validate_obs(obs_dict): return None # 拼接字节流 obs_bytes = ( obs_dict["rgb"].tobytes() + obs_dict["right_cam_img"].tobytes() + obs_dict["right_state"].tobytes() ) return obs_bytes except Exception as e: logger.error(f"Error getting observation: {str(e)}") return None def _validate_obs(self, obs_dict: Dict) -> bool: """验证观察数据格式""" if "rgb" not in obs_dict or "right_cam_img" not in obs_dict or "right_state" not in obs_dict: logger.error("Observation dictionary missing required keys") return False # 验证头部图像 if obs_dict["rgb"].shape != RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE: logger.error( f"Invalid head image shape: {obs_dict['rgb'].shape}, " f"expected {RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE}" ) return False # 验证腕部图像 if obs_dict["right_cam_img"].shape != RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE: logger.error( f"Invalid wrist image shape: {obs_dict['right_cam_img'].shape}, " f"expected {RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE}" ) return False # 验证状态 if obs_dict["right_state"].shape != RobotObsShape.STATE_SHAPE: logger.error( f"Invalid state shape: {obs_dict['right_state'].shape}, " f"expected {RobotObsShape.STATE_SHAPE}" ) return False return True def act(self, actions: np.ndarray) -> None: """ 执行动作 参数: actions: 动作数组 (np.float32, 形状 ACTIONS_SHAPE) """ # 验证动作格式 if actions.shape != RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE: logger.error( f"Invalid actions shape: {actions.shape}, " f"expected {RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE}" ) return try: # 调用控制器执行动作 self.controller.act(actions) logger.debug(f"Executed action: {actions}") except Exception as e: logger.error(f"Error executing action: {str(e)}") if __name__ == "__main__": # 示例控制器实现 class TestController(ControllerInterface): def get_obs(self) -> Dict[str, np.ndarray]: return { "rgb": np.random.randint(0, 256, RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8), "right_cam_img": np.random.randint(0, 256, RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE, dtype=np.uint8), "right_state": np.random.rand(*RobotObsShape.STATE_SHAPE).astype(np.float32), } def act(self, actions: np.ndarray) -> None: print(f"Executing action: {actions}") # 模拟实际执行延迟 time.sleep(0.1) # 创建配置 config = LowLevelRobotConnectionConfig( host="wujingdp.xyz", port="15558", timeout=2000, # 2秒超时 max_retries=3, delay=0.1, controller=TestController(), auto_reconnect=True, heartbeat_interval=1.0 ) # 创建并运行机器人连接 robot_conn = LowLevelRobotConnection(config) try: # 运行主控制循环 robot_conn.run() except KeyboardInterrupt: robot_conn.disconnect() logger.info("Program exited by user") ``` ### 主要改进和优化说明 1. **日志系统增强**: - 添加了完整的日志记录,包括时间戳、日志级别和来源 - 在关键操作点添加了详细的日志信息 - 区分调试、信息和错误级别日志 2. **健壮的错误处理**: - 所有关键操作添加了try-except块 - 区分ZeroMQ特定错误和通用异常 - 提供详细的错误上下文信息 3. **连接管理优化**: - 添加了心跳机制,定期检查连接状态 - 实现了自动重连功能 - 添加了优雅的连接关闭和资源释放 4. **数据验证增强**: - 添加了观察数据和动作数据的格式验证 - 验证图像形状和数据类型 - 验证状态和动作向量的维度 5. **线程管理**: - 使用独立线程处理心跳检测 - 添加了线程停止机制 - 设置守护线程避免程序无法退出 6. **接口设计改进**: - 定义了ControllerInterface基类,强制实现必要方法 - 添加了虚拟控制器实现,用于测试和默认情况 - 改进了方法参数和返回值的类型提示 7. **配置管理**: - 使用dataclass简化配置管理 - 添加了更多配置选项(自动重连、心跳间隔等) - 提供了默认值,简化使用 8. **主循环优化**: - 添加了优雅的退出机制(支持Ctrl+C) - 改进了错误处理和重试逻辑 - 分离了单步执行(step)和持续运行(run)方法 ### 关键组件详细说明 1. **心跳机制**: ```python def _heartbeat_loop(self) -> None: """心跳线程循环,定期发送心跳包""" while self.running: # 检查是否需要发送心跳 if time.time() - self.last_heartbeat_time > self.heartbeat_interval: try: # 连接状态检查 if not self.is_connected and self.auto_reconnect: self.connect() # 发送心跳 self._send_heartbeat() self.last_heartbeat_time = time.time() except Exception: logger.error("Heartbeat failed") time.sleep(0.1) ``` 2. **自动重连机制**: ```python def send_obs(self, obs: bytes) -> bool: """发送观察数据""" if not self.is_connected: if self.auto_reconnect: if not self.connect(): # 尝试重连 return False else: return False # 发送数据... ``` 3. **数据验证**: ```python def _validate_obs(self, obs_dict: Dict) -> bool: """验证观察数据格式""" # 检查必需字段 if "rgb" not in obs_dict or ...: return False # 验证图像形状 if obs_dict["rgb"].shape != RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE: return False # 验证数据类型 if obs_dict["rgb"].dtype != np.uint8: return False # ...其他验证 return True ``` 4. **资源安全释放**: ```python def _close_resources(self) -> None: """关闭ZeroMQ资源""" if self.socket: try: self.socket.close(linger=0) # 立即关闭 except zmq.ZMQError: logger.error("Error closing socket") if self.context: try: self.context.term() # 终止上下文 except zmq.ZMQError: logger.error("Error terminating context") self.is_connected = False ``` 5. **控制器接口**: ```python class ControllerInterface: """控制器接口基类""" def get_obs(self) -> Dict[str, np.ndarray]: """必须实现:获取观察数据""" raise NotImplementedError() def act(self, actions: np.ndarray) -> None: """必须实现:执行动作""" raise NotImplementedError() ``` ### 使用示例 ```python # 创建自定义控制器 class MyController(ControllerInterface): def get_obs(self) -> Dict[str, np.ndarray]: # 实际获取机器人传感器数据 return { "rgb": camera.get_head_image(), "right_cam_img": camera.get_wrist_image(), "right_state": robot.get_joint_state() } def act(self, actions: np.ndarray) -> None: # 实际执行机器人动作 robot.execute_actions(actions) # 创建配置 config = LowLevelRobotConnectionConfig( host="robot-server.example.com", port="15558", controller=MyController(), auto_reconnect=True ) # 创建并运行连接 robot_conn = LowLevelRobotConnection(config) robot_conn.run() # 持续运行 # 或 robot_conn.step() # 单步执行 ``` ### 优化点总结 1. **健壮性**: - 全面的错误处理和恢复机制 - 数据格式验证 - 连接状态监控 2. **可维护性**: - 清晰的接口定义 - 模块化设计 - 详细的日志记录 3. **可扩展性**: - 易于添加新功能(如加密、压缩) - 支持不同类型的控制器 - 配置驱动设计 4. **安全性**: - 资源安全释放 - 线程安全设计 - 输入验证 5. **用户体验**: - 详细的日志和错误信息 - 优雅的退出机制 - 灵活的配置选项
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import datetime import pathlib import threading import time import hydra import numpy as np import torch import zmq # ZeroMQ用于进程间通信 from typing import Optional import dill # 用于Python对象序列化 from omegaconf import OmegaConf # 配置管理库 # 导入自定义模块 from agent.schema import RobotState, RobotObsShape # 机器人状态和观察数据结构,消息定义发送 from agent.utils import ( dict_apply, # 递归应用函数到字典中的张量 interpolate_image_batch, # 批量调整图像尺寸并进行归一化 ) from controller.policy.dexgraspvla_controller import DexGraspVLAController # 抓取控制策略 import logging import cv2 import os # 获取当前脚本所在目录 current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 构建相对路径 pretrain_path = os.path.join(current_dir, "..", "..", "..", "dinov2", "checkpoints","dinov2_vitb14_pretrain.pth") # 初始化日志系统 def log_init(): """配置并初始化日志记录器""" logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置日志级别 # 定义日志格式 format = ( "[%(asctime)s %(levelname)s %(filename)s %(funcName)s:%(lineno)d] %(message)s" ) handler = logging.StreamHandler() # 控制台日志处理器 handler.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter(format, datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S") handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.info("Logger inited") return logger logger = log_init() # 全局日志记录器 class Robot: """机器人控制主类,负责状态管理、观察获取和动作执行""" def __init__(self, config): """ 根据配置初始化机器人系统 参数: config: 包含以下关键字段的配置对象 - controller_checkpoint_path: 控制器模型路径 - device: 计算设备 (cpu/cuda) - port: ZeroMQ通信端口 - executions_per_action_chunk: 每个动作块执行次数 """ # 加载预训练控制器模型 checkpoint_path = config.controller_checkpoint_path payload = torch.load(checkpoint_path, pickle_module=dill) # 使用dill加载模型 #使用 torch.load 加载模型检查点,但指定了 pickle_module=dill。这通常是因为模型保存时使用了 dill 库而不是标准的 pickle 库。dill 可以序列化更广泛的对象,包括一些 pickle 无法处理的函数、lambda 表达式等。 # 更新模型配置中的本地权重路径 # payload["cfg"]["policy"]["obs_encoder"]["model_config"]["head"][ # "local_weights_path" # ] = "/home/fishros/.cache/torch/hub/checkpoints/dinov2_vitb14_pretrain.pth" payload["cfg"]["policy"]["obs_encoder"]["model_config"]["head"][ "local_weights_path" ] = pretrain_path cfg = payload["cfg"] cls = hydra.utils.get_class(cfg._target_) # 动态获取类 workspace = cls(cfg) # 创建工作空间实例 workspace.load_payload(payload, exclude_keys=None, include_keys=None) # 加载模型权重 # 初始化控制器 self.controller: DexGraspVLAController self.controller = workspace.model # 配置参数 self.device = config.device self.executions_per_action_chunk = config.executions_per_action_chunk # 设置模型为评估模式并转移到指定设备 self.controller.eval() print(f'!! torch.cuda.is_available()={torch.cuda.is_available()}') self.controller.to(self.device if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 传感器数据初始化 self.head_image = None # 头部摄像头图像 self.wrist_image = None # 腕部摄像头图像 self.proprioception = None # 本体感知数据(关节角度等) # ZeroMQ通信设置 self.context = zmq.Context() self.socket = self.context.socket(zmq.REP) # 应答模式socket self.port = config.port self.socket.bind(f"tcp://*:{self.port}") # 绑定到指定端口 # 状态管理 self.state = RobotState.IDLE # 初始状态为空闲 # 重置动作和监听线程 self.resetting_action = None self.listening_thread = threading.Thread(target=self.listening_mannual) self.listening_thread.start() # 启动用户输入监听线程 def _parse_obs(self, message: bytes) -> Optional[dict]: """解析从socket接收的二进制观察数据""" # 验证消息长度 if len(message) != RobotObsShape.CHUNK_SIZE: logger.error( f"Invalid message size, required {RobotObsShape.CHUNK_SIZE} bytes" ) return None # 解析头部摄像头图像数据 (uint8数组) head_image = np.frombuffer( message.buffer[: RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SIZE], dtype=np.uint8, ).reshape(RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SHAPE) # 解析腕部摄像头图像数据 wrist_image = np.frombuffer( message.buffer[RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SIZE : RobotObsShape.HEAD_IMAGE_SIZE+ RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SIZE], dtype=np.uint8, ).reshape(RobotObsShape.WRIST_IMAGE_SHAPE) # 解析本体感知数据 (float32数组) proprioception = np.frombuffer( message.buffer[-RobotObsShape.STATE_SIZE :], dtype=np.float32, ).reshape(RobotObsShape.STATE_SHAPE) logger.info("Received head_image, wrist_image, and joint_angle") return { "head_image": head_image, "wrist_image": wrist_image, "proprioception": proprioception, } def listening_mannual(self) -> None: """监听用户输入线程函数,用于手动控制状态""" logger.info("Robot is listening...") while True: user_input = input("Press <Enter> or <q> to quit: ") if user_input == "q": self.state = RobotState.FINISHED # 退出程序 elif user_input == "i": self.state = RobotState.INITALIZING # 初始化状态 elif user_input == "r": self.state = RobotState.RESETTING # 重置状态 elif user_input == "f": self.state = RobotState.FINISHED # 结束状态 else: logger.info("Invalid input. Please press <Enter> or <q>.") def _initialize(self) -> None: """初始化机器人到准备抓取位置""" assert self.state == RobotState.INITALIZING logger.info("Initializing robot...") # 实际实现中这里会包含机械臂的初始化移动 self.state = RobotState.ACTING # 进入执行状态 logger.info("Robot initialized") def _reset_socket(self) -> None: """重置ZeroMQ socket连接""" logger.info("Resetting socket...") self.socket.close() self.context.term() # 重新创建socket self.context = zmq.Context() self.socket = self.context.socket(zmq.REP) self.socket.bind(f"tcp://*:{self.port}") logger.info("Socket reset") def _reset(self) -> None: """任务完成后重置机器人到初始位置""" assert self.state == RobotState.RESETTING logger.info("Resetting robot...") # 实际实现中这里会包含机械臂的复位移动 self.state = RobotState.ACTING logger.info("Robot reset") def _get_obs(self) -> Optional[dict]: """获取并预处理观察数据""" logger.info("Waiting for obs...") message = self.socket.recv(copy=False) # 接收观察数据 obs = self._parse_obs(message) if obs is None: self._reset_socket() # 解析失败时重置socket return None # 更新传感器数据 self.head_image = obs["head_image"] self.wrist_image = obs["wrist_image"] self.proprioception = obs["proprioception"] #self.head_image = cv2.imread("/home/fishros/hdx/tool/dataset_ori/imgs/0_130.jpg") #self.wrist_image = cv2.imread("/home/fishros/hdx/tool/dataset_ori/imgs/0_130.jpg") #self.proprioception = np.array([ 244.02, 39.33, 17.21, 291.47, 119.56, 75.05, 0.8], dtype=np.float32) #self.proprioception = np.array([ 188.07692307692307,47.12087912087912,-3.1868131868131866,311.56043956043953,156.26373626373626,64.46153846153847,1], dtype=np.float32) # 图像预处理 (插值和维度转换) rgb_head = interpolate_image_batch(self.head_image[None, ...]).unsqueeze(0) rgb_wrist = interpolate_image_batch(self.wrist_image[None, ...]).unsqueeze(0) logger.info("Robot state updated") return { "rgb": rgb_head, # (1,1,3,H,W) "right_cam_img": rgb_wrist, # (1,1,3,H,W) "right_state": torch.from_numpy(self.proprioception) .unsqueeze(0) .unsqueeze(0), # (1,1,6) } def act(self, obs: dict) -> bool: """使用控制器模型预测并发送动作""" # 将观察数据转移到模型设备 obs = dict_apply(obs, lambda x: x.to(self.controller.device)) # 模型推理 (无梯度计算) with torch.no_grad(): actions = self.controller.predict_action(obs_dict=obs) # (B,64,action_dim) # 处理动作数据 n_latency_steps = 3 # 延迟补偿步数 actions = ( actions.detach() .cpu() .numpy()[ 0, n_latency_steps : self.executions_per_action_chunk + n_latency_steps ] # (executions_per_action_chunk, action_dim) ) # 通过socket发送动作 logger.info(f"Sent action {actions}") self.socket.send(actions.tobytes()) return True def step(self) -> bool: """单步执行:获取观察->执行动作""" logger.info("Waiting for obs...") obs = self._get_obs() if obs is None: logger.error("Broken obs") return False logger.info("Robot state updated, acting...") if not self.act(obs): logger.error("Failed to send action") return False logger.info("Action sent, waiting for next obs...") return True def run(self) -> None: """机器人主控制循环""" logger.info("Robot loop starting...") assert self.state == RobotState.IDLE self.state = RobotState.INITALIZING # 状态机主循环 while True: logger.info(f"run loop with robot state: {self.state}") if self.state == RobotState.INITALIZING: self._initialize() elif self.state == RobotState.RESETTING: self._reset() elif self.state == RobotState.ACTING: self.step() # 执行主要控制循环 elif self.state == RobotState.FINISHED: logger.info("Robot loop finished, waiting for next command") # 可在此处添加等待新指令的逻辑 else: logger.error("Robot loop in unknown state.") break # OmegaConf解析器注册 def now_resolver(pattern: str): """处理${now:}时间格式化的解析器""" return datetime.now().strftime(pattern) # 注册自定义解析器 OmegaConf.register_new_resolver("now", now_resolver, replace=True) OmegaConf.register_new_resolver("eval", eval, replace=True) @hydra.main(version_base=None,config_path="config", config_name=pathlib.Path(__file__).stem) def main(cfg): """程序入口点:初始化并运行机器人""" robot = Robot(cfg) robot.run() if __name__ == "__main__": main()这是发送actions的服务端,主要为8组关节角和夹爪状态,我这边接收端的消息解析有点问题, 输出的action都是none def parse_actions(self, action_bytes): """解析接收到的动作数据""" # 验证消息长度 if len(action_bytes) != RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE: return None actions = np.frombuffer(action_bytes, dtype=np.float32) return actions.reshape(RobotObsShape.ACTIONS_SHAPE)

import gym import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch from gymnasium import spaces from stable_baselines3.common.monitor import Monitor from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv, VecNormalize from stable_baselines3.common.policies import ActorCriticPolicy from sb3_contrib import RecurrentPPO from stable_baselines3.common.type_checks import check_recurrent_args from typing import Dict, List, Tuple, Type, Union CONFIG = { "target_values": [30.0, 30.0, 30.0], "action_range": 0.2, "ppo_params": { "n_steps": 8192, "batch_size": 256, "n_epochs": 15, "gamma": 0.999, "gae_lambda": 0.95, "clip_range": 0.2, "target_kl": 0.03, "policy_kwargs": { "lstm_hidden_size": 256, "n_lstm_layers": 2, "share_features_extractor": True, "enable_attention": False } } } data = pd.read_excel('AC3.xlsx') original_data = data[['col1', 'col2', 'col3']].values.copy() n_points = len(original_data) class MultiAgentEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, base_data, targets): super().__init__() self.base_data = base_data.copy() self.targets = np.array(targets) self.num_agents = len(targets) self.max_steps = len(base_data) # 每个智能体的独立观测空间 self.agent_observation_space = spaces.Box( low=-np.inf, high=np.inf, shape=(5,), dtype=np.float32 ) # 每个智能体的动作空间 self.agent_action_space = spaces.Box( low=-CONFIG["action_range"], high=CONFIG["action_range"], shape=(1,), dtype=np.float32 ) # 组合成多智能体空间 self.observation_space = spaces.Tuple( [self.agent_observation_space] * self.num_agents ) self.action_space = spaces.Tuple( [self.agent_action_space] * self.num_agents ) self.curre

ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 4 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt ----> 4 import seaborn as sns 5 import matplotlib as mpl File D:\tool\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\__init__.py:2 1 # Import seaborn objects ----> 2 from .rcmod import * # noqa: F401,F403 3 from .utils import * # noqa: F401,F403 4 from .palettes import * # noqa: F401,F403 File D:\tool\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\rcmod.py:5 3 import matplotlib as mpl 4 from cycler import cycler ----> 5 from . import palettes 8 __all__ = ["set_theme", "set", "reset_defaults", "reset_orig", 9 "axes_style", "set_style", "plotting_context", "set_context", 10 "set_palette"] 13 _style_keys = [ 14 15 "axes.facecolor", (...) 50 51 ] File D:\tool\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\palettes.py:9 5 import matplotlib as mpl 7 from .external import husl ----> 9 from .utils import desaturate, get_color_cycle 10 from .colors import xkcd_rgb, crayons 11 from ._compat import get_colormap File D:\tool\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\utils.py:17 14 import matplotlib.pyplot as plt 15 from matplotlib.cbook import normalize_kwargs ---> 17 from seaborn._core.typing import deprecated 18 from seaborn.external.version import Version 19 from seaborn.external.appdirs import user_cache_dir File D:\tool\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\_core\typing.py:8 5 from typing import Any, Optional, Union, Tuple, List, Dict 7 from numpy import ndarray # TODO use ArrayLike? ----> 8 from pandas import Series, Index, Timestamp, Timedelta 9 from matplotlib.colors import Colormap, Normalize 12 ColumnName = Union[ 13 str, bytes, date, datetime, timedelta, bool, complex, Timestamp, Timedelta 14 ] ImportError: cannot import name 'Series' from 'pandas' (unkn

import time import math from functools import partial from typing import Optional, Callable import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.utils.checkpoint as checkpoint from einops import rearrange, repeat from timm.models.layers import DropPath, to_2tuple, trunc_normal_ try: from mamba_ssm.ops.selective_scan_interface import selective_scan_fn, selective_scan_ref except: pass # an alternative for mamba_ssm (in which causal_conv1d is needed) try: from selective_scan import selective_scan_fn as selective_scan_fn_v1 from selective_scan import selective_scan_ref as selective_scan_ref_v1 except: pass DropPath.__repr__ = lambda self: f"timm.DropPath({self.drop_prob})" def flops_selective_scan_ref(B=1, L=256, D=768, N=16, with_D=True, with_Z=False, with_Group=True, with_complex=False): """ u: r(B D L) delta: r(B D L) A: r(D N) B: r(B N L) C: r(B N L) D: r(D) z: r(B D L) delta_bias: r(D), fp32 ignores: [.float(), +, .softplus, .shape, new_zeros, repeat, stack, to(dtype), silu] """ import numpy as np # fvcore.nn.jit_handles def get_flops_einsum(input_shapes, equation): np_arrs = [np.zeros(s) for s in input_shapes] optim = np.einsum_path(equation, *np_arrs, optimize="optimal")[1] for line in optim.split("\n"): if "optimized flop" in line.lower(): # divided by 2 because we count MAC (multiply-add counted as one flop) flop = float(np.floor(float(line.split(":")[-1]) / 2)) return flop assert not with_complex flops = 0 # below code flops = 0 if False: ... """ dtype_in = u.dtype u = u.float() delta = delta.float() if delta_bias is not None: delta = delta + delta_bias[..., None].float() if delta_softplus: delta = F.softplus(delta) batch, dim, dstate = u.shape[0],

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 1 ----> 1 from modelscope.pipelines import pipeline 2 from modelscope.utils.constant import Tasks 3 from modelscope.outputs import OutputKeys File ~\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\modelscope\pipelines\__init__.py:4 1 # Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates. 3 from . import audio, cv, multi_modal, nlp ----> 4 from .base import Pipeline 5 from .builder import pipeline File ~\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\modelscope\pipelines\base.py:15 12 import numpy as np 13 from packaging import version ---> 15 from modelscope.models.base import Model 16 from modelscope.msdatasets import MsDataset 17 from modelscope.outputs import TASK_OUTPUTS, ModelOutputBase File ~\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\modelscope\models\__init__.py:10 7 from modelscope.utils.import_utils import (is_torch_available, 8 is_transformers_available) 9 from . import audio, cv, multi_modal, nlp ---> 10 from .base import Head, Model 11 from .builder import BACKBONES, HEADS, MODELS, build_model 13 if is_torch_available(): File ~\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\modelscope\models\base\__init__.py:4 1 # Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates. 3 from modelscope.utils.import_utils import is_torch_available ----> 4 from .base_head import * # noqa F403 5 from .base_model import * # noqa F403 7 if is_torch_available(): File ~\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\modelscope\models\base\base_head.py:5 2 from abc import ABC, abstractmethod 3 from typing import Any, Dict, Union ----> 5 from modelscope.models.base.base_model import Model 6 from modelscope.utils.config import ConfigDict 7 from model

我在conda 安装了python3.10 和 Ultralytics YOLO V12,我希望在使用Ultralytics YOLO训练时增加一个device=dml的选项来启用DirectML计算后端,下面是 torch_utils.py 文件代码# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license import gc import math import os import random import time from contextlib import contextmanager from copy import deepcopy from datetime import datetime from pathlib import Path from typing import Union import numpy as np import torch import torch.distributed as dist import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from ultralytics.utils import ( DEFAULT_CFG_DICT, DEFAULT_CFG_KEYS, LOGGER, NUM_THREADS, PYTHON_VERSION, TORCHVISION_VERSION, WINDOWS, __version__, colorstr, ) from ultralytics.utils.checks import check_version try: import thop except ImportError: thop = None # conda support without 'ultralytics-thop' installed # Version checks (all default to version>=min_version) TORCH_1_9 = check_version(torch.__version__, "1.9.0") TORCH_1_13 = check_version(torch.__version__, "1.13.0") TORCH_2_0 = check_version(torch.__version__, "2.0.0") TORCH_2_4 = check_version(torch.__version__, "2.4.0") TORCHVISION_0_10 = check_version(TORCHVISION_VERSION, "0.10.0") TORCHVISION_0_11 = check_version(TORCHVISION_VERSION, "0.11.0") TORCHVISION_0_13 = check_version(TORCHVISION_VERSION, "0.13.0") TORCHVISION_0_18 = check_version(TORCHVISION_VERSION, "0.18.0") if WINDOWS and check_version(torch.__version__, "==2.4.0"): # reject version 2.4.0 on Windows LOGGER.warning( "WARNING ⚠️ Known issue with torch==2.4.0 on Windows with CPU, recommend upgrading to torch>=2.4.1 to resolve " "https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/15049" ) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): """Ensures all processes in distributed training wait for the local master (rank 0) to complete a task first.""" initialized = dist.is_available() and dist.is_initialized() if initialized and local_rank

告诉我应该在这个代码中什么地方修改为什么:# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. from typing import List, Tuple, Union from torch import Tensor import torch.nn as nn from mmdet.registry import MODELS from mmdet.structures import OptSampleList, SampleList from mmdet.utils import ConfigType, OptConfigType, OptMultiConfig from .base import BaseDetector import torch import numpy as np import torch.nn.functional as F from .yola_utils import IIBlock class YOLABaseDetector(BaseDetector): """Base class for single-stage detectors. Single-stage detectors directly and densely predict bounding boxes on the output features of the backbone+neck. """ def __init__(self, backbone: ConfigType, neck: OptConfigType = None, bbox_head: OptConfigType = None, train_cfg: OptConfigType = None, test_cfg: OptConfigType = None, data_preprocessor: OptConfigType = None, init_cfg: OptMultiConfig = None, loss_consistency = dict( type='SmoothL1Loss', loss_weight=1.0, reduction='sum'), kernel_nums=8, kernel_size=3, Gtheta = [0.6, 0.8]) -> None: super().__init__( data_preprocessor=data_preprocessor, init_cfg=init_cfg) self.backbone = MODELS.build(backbone) if neck is not None: self.neck = MODELS.build(neck) bbox_head.update(train_cfg=train_cfg) bbox_head.update(test_cfg=test_cfg) self.bbox_head = MODELS.build(bbox_head) self.train_cfg = train_cfg self.test_cfg = test_cfg self.iim = IIBlock(kernel_nums, kernel_size, Gtheta) self.loss_consistency = MODELS.build(loss_consistency) # Use reduction='sum' for YOLOv3 def _load_from_state_dict(self, state_dict: dict, prefix: str, local_metadata: dict, strict: bool,

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 10 8 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img 9 from importlib import reload ---> 10 import segmenteverygrain as seg 11 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 12 from tqdm import trange File ~\segmenteverygrain-main\segmenteverygrain\segmenteverygrain.py:42 39 from tensorflow.keras.optimizers import Adam 40 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img ---> 42 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 44 def predict_image_tile(im_tile,model): 45 if len(np.shape(im_tile)) == 2: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\__init__.py:14 1 # Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates. 2 # All rights reserved. 3 4 # This source code is licensed under the license found in the 5 # LICENSE file in the root directory of this source tree. 7 from .build_sam import ( 8 build_sam, 9 build_sam_vit_h, (...) 12 sam_model_registry, 13 ) ---> 14 from .predictor import SamPredictor 15 from .automatic_mask_generator import SamAutomaticMaskGenerator File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\predictor.py:14 10 from segment_anything.modeling import Sam 12 from typing import Optional, Tuple ---> 14 from .utils.transforms import ResizeLongestSide 17 class SamPredictor: 18 def __init__( 19 self, 20 sam_model: Sam, 21 ) -> None: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\utils\transforms.py:10 8 import torch 9 from torch.nn import functional as F ---> 10 from torchvision.transforms.functional import resize, to_pil_image # type: ignore 12 from copy import deepcopy 13 from typing import Tuple ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'

这行代码报错from d2l import torch as d2l, 报错信息如下:ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[14], line 4 1 # %matplotlib inline 2 # import torch 3 # from torch.distributions import multinomial ----> 4 from d2l import torch as d2l 5 # fair_probs=torch.ones([6])/6 6 # import d2l 7 print(d2l.__version__) File D:\anaconda3\envs\pytorch_env\lib\site-packages\d2l\torch.py:33 31 import zipfile 32 from collections import defaultdict ---> 33 import pandas as pd 34 import requests 35 from IPython import display File D:\anaconda3\envs\pytorch_env\lib\site-packages\pandas\__init__.py:22 19 del _hard_dependencies, _dependency, _missing_dependencies 21 # numpy compat ---> 22 from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev # pyright: ignore # noqa:F401 24 try: 25 from pandas._libs import hashtable as _hashtable, lib as _lib, tslib as _tslib File D:\anaconda3\envs\pytorch_env\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py:16 13 import platform 14 import sys ---> 16 from pandas._typing import F 17 from pandas.compat._constants import ( 18 IS64, 19 PY39, (...) 22 PYPY, 23 ) 24 import pandas.compat.compressors File D:\anaconda3\envs\pytorch_env\lib\site-packages\pandas\_typing.py:138 132 Frequency = Union[str, "BaseOffset"] 133 Axes = Union[AnyArrayLike, List, range] 135 RandomState = Union[ 136 int, 137 ArrayLike, --> 138 np.random.Generator, 139 np.random.BitGenerator, 140 np.random.RandomState, 141 ] 143 # dtypes 144 NpDtype = Union[str, np.dtype, type_t[Union[str, complex, bool, object]]] File D:\anaconda3\envs\pytorch_env\lib\site-packages\numpy\__init__.py:337, in __getattr__(attr) 335 if not abs(x.dot(x) - 2.0) < 1e-5: 336 raise AssertionError() --> 337 except AssertionError: 338 msg = ("The current Numpy installat

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模糊大津法

<think>首先,用户查询是关于“模糊大津法”的,我需要理解这个术语。从引用中,我知道大津法(Otsu's method)是一种图像二值化的全局阈值算法。用户提到“模糊大津法”,这可能是大津法与模糊理论结合的一种变体。我需要基于提供的引用和自己的知识来回答。关键引用:- [^1]:讨论了大津法在图像处理中的应用,特别是二值化。- [^2]:解释了大津法的原理和实现。- [^3]:提到大津法是全局阈值算法。- [^4]:讨论了高斯模糊对大津二值化算法的影响,指出高斯模糊可以减少噪声,提高阈值计算的准确性。用户的问题是:“我想查找关于模糊大津法的技术资料或实现方法请问模糊大津法原理实现方法技术文
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SOA服务设计原则:2007年7月版原理深入解析

由于提供的文件信息是相同的标题、描述和标签,且压缩包中仅包含一个文件,我们可以得出文件“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”很可能是一本关于面向服务架构(SOA)的书籍。该文件的名称和描述表明了它是一本专门讨论服务设计原则的出版物,其出版日期为2007年7月。以下是从标题和描述中提取的知识点: ### SOA设计原则 1. **服务导向架构(SOA)基础**: - SOA是一种设计原则,它将业务操作封装为可以重用的服务。 - 服务是独立的、松耦合的业务功能,可以在不同的应用程序中复用。 2. **服务设计**: - 设计优质服务对于构建成功的SOA至关重要。 - 设计过程中需要考虑到服务的粒度、服务的生命周期管理、服务接口定义等。 3. **服务重用**: - 服务设计的目的是为了重用,需要识别出业务领域中可重用的功能单元。 - 通过重用现有的服务,可以降低开发成本,缩短开发时间,并提高系统的整体效率。 4. **服务的独立性与自治性**: - 服务需要在技术上是独立的,使得它们能够自主地运行和被管理。 - 自治性意味着服务能够独立于其他服务的存在和状态进行更新和维护。 5. **服务的可组合性**: - SOA强调服务的组合性,这意味着可以通过组合不同的服务构建新的业务功能。 - 服务之间的交互应当是标准化的,以确保不同服务间的无缝通信。 6. **服务的无状态性**: - 在设计服务时,最好让服务保持无状态,以便它们可以被缓存、扩展和并行处理。 - 状态信息可以放在服务外部,比如数据库或缓存系统中。 7. **服务的可发现性**: - 设计服务时,必须考虑服务的发现机制,以便服务消费者可以找到所需的服务。 - 通常通过服务注册中心来实现服务的动态发现和绑定。 8. **服务的标准化和协议**: - 服务应该基于开放标准构建,确保不同系统和服务之间能够交互。 - 服务之间交互所使用的协议应该广泛接受,如SOAP、REST等。 9. **服务的可治理性**: - 设计服务时还需要考虑服务的管理与监控,确保服务的质量和性能。 - 需要有机制来跟踪服务使用情况、服务变更管理以及服务质量保障。 10. **服务的业务与技术视角**: - 服务设计应该同时考虑业务和技术的视角,确保服务既满足业务需求也具备技术可行性。 - 业务规则和逻辑应该与服务实现逻辑分离,以保证业务的灵活性和可维护性。 ### SOA的实施挑战与最佳实践 1. **变更管理**: - 实施SOA时需要考虑到如何管理和适应快速变更。 - 必须建立适当的变更控制流程来管理和批准服务的更改。 2. **安全性**: - 安全是SOA设计中的一个关键方面,需要确保服务交互的安全。 - 需要实现身份验证、授权、加密和审计机制以保护数据和服务。 3. **互操作性**: - 服务应设计为可与不同平台和技术实现互操作。 - 必须确保服务之间可以跨平台和语言进行通信。 4. **质量保证**: - 对服务进行持续的质量监控和改进是实施SOA不可或缺的一部分。 - 服务质量(QoS)相关的特性如性能、可靠性、可用性等都应被纳入设计考量。 5. **投资回报(ROI)和成本效益分析**: - 从经济角度评估实施SOA的合理性。 - 在设计服务时考虑长期成本节约和ROI。 根据以上知识点的总结,可以看出“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”这本书很可能是系统地介绍SOA设计原则和最佳实践的专业著作,对于想要深入了解SOA设计的读者来说是一本宝贵的参考资料。
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【空间分布规律】:甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论,并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析,本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律,并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外,本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响,包括不同区域土壤改良和作物种植案例,以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后,提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略,包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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rc滤波导致相位

<think>我们参考了关于RC滤波器的多个引用,特别是引用[3]和引用[4]中提到了相位的影响。 根据引用[3]:对于一阶RC低通滤波器,相位角θ的计算公式为:θ = -arctan(ωRC),其中ω是角频率(ω=2πf),R是电阻值,C是电容值。 引用[4]也解释了相位变化的原因:电容是储能元件,信号通过电容时会有延时,导致输出信号相对于输入信号产生相位差。 因此,对于RC低通滤波器,相位差是负的,表示输出信号滞后于输入信号。滞后的角度随频率增加而增加,在截止频率处滞后45度,当频率趋近于无穷大时,滞后90度。 对于RC高通滤波器,根据引用[3]的提示(虽然没有直接给出公式),
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FTP搜索工具:IP检测与数据库管理功能详解

FTP(File Transfer Protocol)即文件传输协议,是一种用于在网络上进行文件传输的协议,使得用户可以通过互联网与其他用户进行文件共享。FTP Search是一款专注于FTP文件搜索的工具,其工作原理和应用场景使其在处理大规模数据共享和远程文件管理方面具有一定的优势。 **属性页控件** 属性页控件是一种用户界面元素,通常用于组织多个属性或设置页面。在FTP Search工具中,属性页控件可能被用来显示和管理FTP搜索的各项参数。用户可以通过它来设置搜索的FTP服务器地址、登录凭证、搜索范围以及结果处理方式等。属性页控件可以提高用户操作的便利性,使得复杂的设置更加直观易懂。 **Ping命令** Ping命令是互联网上广泛使用的一种网络诊断工具。它通过发送ICMP(Internet Control Message Protocol)回显请求消息到指定的IP地址,并等待接收回显应答,以此来检测目标主机是否可达以及网络延迟情况。在FTP Search工具中,Ping命令被用来检测FTP服务器的存活状态,即是否在线并能够响应网络请求。 **扫描主机端口** 端口扫描是网络安全领域中的一个基本操作,它用于检测特定主机上的哪些端口是开放的、关闭的或是被过滤的。了解端口的状态可以帮助确定目标主机上运行的服务和应用程序。在FTP Search工具中,端口扫描功能可能被用于识别FTP服务器上开放的端口,从而帮助用户找到合适的途径进行文件传输。 **数据库管理** 数据库管理在数据密集型应用中扮演着关键角色。FTP Search工具中包含的数据库操作功能,如打开、添加、查询和关闭数据库,表明该工具可能被设计为与数据库系统交互,以便更好地处理搜索到的FTP文件信息。可能涉及到的数据库管理系统(DBMS)包括MySQL、Microsoft SQL Server、SQLite等,用户可以通过工具提供的数据库管理接口来进行数据的维护和检索。 **IP地址控件** IP地址控件是一种用户界面组件,它允许用户输入或选择一个IP地址。在FTP Search工具中,IP地址控件用于输入目标FTP服务器的IP地址,使工具能够定位并连接到相应的服务器。该控件可能还具备验证IP地址有效性(如是否符合IPv4标准)的功能,并且能提供下拉列表或自动完成来提升用户体验。 综上所述,FTP Search工具是一个集成了多种网络和数据库操作功能的实用工具。通过属性页控件,用户可以方便地配置和管理工具;Ping命令和端口扫描功能则有助于用户确认服务器的状态和可用性;数据库管理功能则确保用户能够有效地存储和查询FTP搜索结果;而IP地址控件则简化了用户对服务器地址的输入流程。这些功能相互配合,使得FTP Search工具在执行FTP搜索任务时更加强大、高效和用户友好。对于网络管理员、数据分析师、IT专业人员等,这类工具能够显著提升工作效率,尤其是在处理大规模的文件共享和数据检索时。
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【制图技术】:甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况,接着介绍了TIF图件的基础知识,包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后,文中构建了成图策略的理论框架,分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程,并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分,详细阐述了制图软
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iperf命令-t最多能设置多大

<think>首先,用户的问题是:“我想了解iperf命令中-t参数的最大可设置值 请问iperf -t parameter maximum value”。这涉及到iperf工具,具体是-t参数的最大值。 从系统指令中,我需要: - 使用$...$格式处理行内数学表达式。 - 独立公式用$$...$$格式。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识。 - 回答结构清晰,逐步解决问题。 参考提供的引用: - 引用[1]: 提到iperf3用于性能测试,但不是文件传输工具,因为UDP丢包可能导致文件长度不一致。使用方式:iperf3 -s -F ./log.tx
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网络编程C#教程:手把手教你使用Winform

标题:“手把手教你网络编程 C#” 在网络编程的学习过程中,C#语言因其与.NET框架紧密结合的特点,被广泛用于开发跨平台的应用程序。本标题提到了“手把手教你网络编程”,这意味着文档将采用步骤式指导的方式,详细讲解C#网络编程的基础知识以及如何实际编写网络通信相关的代码。 知识点一:网络编程基础概念 网络编程是开发过程中让程序能够通过网络进行数据传输和通信的技术。对于C#开发者来说,基础概念包括TCP/IP协议、端口、套接字(Sockets)等。TCP/IP是互联网中数据交换的基础,端口是网络通信的“信道”,而套接字是网络应用程序中的一个抽象概念,用来表示网络上的通信端点。在C#中,会使用System.Net命名空间和System.Net.Sockets命名空间中的类来实现网络编程。 知识点二:C#中的Socket编程 Socket是网络通信的基础,它允许应用程序进行数据交换。在C#中,Socket编程涉及到使用System.Net.Sockets命名空间下的Socket类。开发者可以创建TCP或UDP套接字来实现不同的通信协议。TCP提供面向连接、可靠的数据传输服务,适合于文件传输或聊天应用;而UDP提供无连接的传输服务,速度快,但不保证数据的可靠性,适合于实时视频流或在线游戏。 知识点三:Winform介绍 Winform是Windows Forms的简称,是.NET框架中用于创建Windows客户端应用程序的类库。Winform程序运行在Windows操作系统上,它提供了一组丰富的控件,让开发者能够像搭积木一样快速构建用户界面。Winform支持事件驱动编程模型,适用于创建具有图形用户界面(GUI)的应用程序,例如表单应用程序。 知识点四:C#网络编程的实践 文档中的“源代码”部分是将理论知识转化为实践操作的关鍵。文档可能会详细展示如何使用C#中的Socket类来创建服务器和客户端,包括如何绑定IP地址和端口号,监听连接,接收和发送数据,处理异常,以及如何断开连接等。通过实际代码的编写和调试,学习者能够加深对C#网络编程的理解。 描述:“手把手教你网络编程word文档,源代码” 这段描述强调了文档的实用性和教学方法。文档以Word文档形式呈现,它可能详细讲解了网络编程的理论知识,并且提供了C#源代码示例。Word文档格式方便阅读和编辑,适合教学和自学使用。源代码的提供是本文档的一大特色,它允许学习者边学习边实践,将理论知识运用到实际编程中去,有助于加深理解和记忆。 标签:“网络编程 C# Winform” 这些标签指出了文档的主要内容和目标受众。网络编程是文档的主要话题,C#是编程语言,Winform则是应用程序的类型。标签帮助识别文档适用于那些对网络编程感兴趣,并且希望使用C#以及Winform开发网络应用程序的学习者或开发者。 压缩包子文件的文件名称列表:“手把手叫你网络编程” 这个文件名称列表表明了文档将以压缩包的形式提供下载。虽然只列出一个文件名,但这通常意味着压缩包中可能包含多个文件,例如文档本身、源代码示例、图像资源等。学习者需要解压这个文件包,然后才能访问和利用这些资源进行学习和实践。