我正在尝试使用以下Keras包在Python中使用神经网络:
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD
但是,我收到以下错误:
15 import theano
---> 16 from theano import gof
17 from theano.compat.python2x import partial
18 import theano.compile.mode
ImportError: cannot import name gof
安装已安装conda install keras.后来我尝试使用pip install Theano,但它没有用.我试图安装使用pip install git,但我收到此错误:cannot find command git.所以我安装了Git并设置了环境变量.
那么,有没有安装这些软件包的程序？
如何使用以下数据计算RCU和WCU:读取吞吐量为32 GB/s,写入吞吐量为16 GB/s.
当我使用split()命令时,我在Python 3版本中收到警告,如下所示:
pattern = re.compile(r'\s*')
match = re.split(pattern, 'I am going to school')
print(match)
python3.6/re.py:212:FutureWarning:split()需要非空模式匹配.return _compile(pattern,flags).split(string,maxsplit)
我不明白为什么我会收到这个警告.
我有一个void* ptr,我正在memset为它做,后来我试图检查它是否已设置为0使用assert()但我得到了Assertion ptr == 0 failed
void* ptr = malloc(100);
memset(ptr, 0, sizeof(ptr));
assert(ptr == 0);
nop在再次读取寄存器地址之前添加一些延迟以获得预期值并退出 while 循环是一个好主意吗？或者可以继续读取寄存器直到read_reg_val != 1进入 RISC-V 机器以提高性能吗？
我的思考过程是，解决方案 1 是一个更好的主意，等待 1 个时钟周期，而不是像解决方案 2 那样不必要地读取寄存器。
这两种解决方案的优缺点是什么？
解决方案1
uint32_t read_reg_val = (*((volatile const uint32_t *)(reg_addr)));
while (read_reg_val)
{
asm("nop");
read_reg_val = (*((volatile const uint32_t *)(reg_addr)));
}
解决方案2
uint32_t read_reg_val = (*((volatile const uint32_t *)(reg_addr)));
while (read_reg_val)
{
read_reg_val = (*((volatile const uint32_t *)(reg_addr)));
}