指令周期

CPU的基本组成

numpy数组

查看形状

numpy

print(f"before transpose img_f shape is {img_f.shape}")

一般PIL图像都是HWC，一般张量都是CHW，所以用 image = img.permute(2, 0, 1)来调换通道

PIL

print(Image.open(image_path))就可以查看一个图像的基本信息

<PIL.Image.Image image mode=RGB size=320x320 at 0x7FA27DF10910>

张量

张量要求输入是四维，所以如果只有1张图片，要修改

张量与PIL之间转换

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import torch
from PIL import Image

# 加载图片并转换为张量
image = Image.open('/home/ztb/alg_mini/computer_design/sbi数据集/faces/1.png')
transform = torchvision.transforms.ToTensor()
image_tensor = transform(image)

# 添加批量维度并调整通道顺序
image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0)  # 添加批量维度
image_tensor = image_tensor.permute(0, 2, 3, 1)  # 调整通道顺序

# 将图片输入模型进行推理
output = model(image_tensor)

输入模型的张量格式通常是一个四维张量，其形状为 [batch_size, channels, height, width]，其中：

• batch_size 表示每个批次中样本的数量。
• channels 表示图片的通道数，对于彩色图片通常为3（R、G、B），对于灰度图片通常为1。
• height 表示图片的高度。
• width 表示图片的宽度。

这种格式通常称为 CHW 格式，因为通道在前，高度在中间，宽度在最后。

图像值的变换

为什么一会float / 255，一会有int * 255

上传文件到远程服务器

scp -r -P 12243 I:ztb@43.139.180.140:/home/ztb

快速上传

scp -r -P 22 -C I:ztb@10.154.24.17:/home/ztb

指定显卡

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3

发现无法使用包，自己写的包无法导入

在需要使用导入包代码前写

import sys sys.path.append('/home/ztb/experiment')

然后from …… import ……

其中append假第一个……组成被导入包的绝对路径

指令寻址

文件系统结构

指令是指示计算机执行某种操作的命令， 是计算机运行的最小功能单位。

一台计算机的所有指令的集合构成该机的指令系统，也称为指令集。

指令的基本格式

局部性原理

磁盘存储器

文件的概念