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  • 做模型要用什么工具
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    2021-01-13 22:29:52

    创建初始模型

    执行在模型构建器中执行工具中的相应步骤。此教程中使用相同的模型开始。

    如果之前保存了该模型,则右键单击模型将其打开,然后选择编辑。如果此模型是在“在模型构建器中执行工具的教程”中运行后才保存的,则模型要素周围可能会有下拉阴影。要移除下拉阴影,可在“模型构建器”工具条上单击验证整个模型按钮  来验证整个模型。

    双击目录 窗口中的示例模型。将打开工具对话框,但不显示任何参数,如下图所示。

    如果单击确定以运行此工具,则会运行该模型。即使为输出变量选中了添加至显示,模型的输出 (ClippedFC) 也不会添加到 ArcMap 的内容列表中。原因是通过模型的工具对话框运行模型时,将会忽略添加至显示设置。要将输出添加至显示,必须将输出变量作为模型参数。

    创建模型参数的另一个原因是,您希望以不同的输入数据来运行该模型,而无需每次都打开“模型构建器”,如下图所示。

    创建模型参数后,可通过模型的工具对话框执行模型,从而为 Input Roads、Buffer Distance、Input Vegetation、Output Clipped Feature Class 和 XY Tolerance 参数提供不同的输入。无需在每次运行模型时都打开模型构建器,也可以改用工具对话框。通过模型的工具对话框来运行模型还有一个优势,那就是会在结果 窗口中创建结果,而在“模型构建器”内运行模型并不会在结果 窗口中创建结果。

    以下步骤会将模型变量显示为参数,以使其在模型工具对话框中如上所示。

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    MATLAB模型预测控制工具箱函数

    8.2 系统模型建立与转换函数

    前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法,为时行模型预测控制器的设计,需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。

    在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式,即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达,在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。

    表8-2 模型建立与转换函数

    c8f15ba4846ff46b6fa9284cf8eff36d.png

    8.2.1 模型转换

    在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括:

    ①通用状态空间模型;

    ②通用传递函数模型;

    ③MPC阶跃响应模型;

    ④MPC状态空间模型;

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  • V模型、W模型、测试工具的介绍

    千次阅读 2022-02-25 15:13:31
    首先呢 我们来说一下V模型 它是

    V模型

    首先呢 我们来说一下V模型

    它是一个著名的、以测试为驱动的开发模型,该模型强调开发过程中测试贯穿始终,是瀑布模型的一个变体。V模型描述了质量保证活动和沟通、建模相关活动以及早期构键相关的活动之间的关系。随着软件团队工作沿着V模型左侧步骤向下推进,基本问题需求逐步细化,形成问题及解决方案的技术描述。一旦编码结束,团队沿着V模型右侧的步骤向上推进工作,其实际上是执行了一系列测试(质量保证活动),这些测试验证了团队沿着V模型左侧步骤向下推进过程中所生成的每个模型。V模型提供了一种将验证确认活动应用于早期软件工程工作中的方法。

    优点:测试V模型即包含了底层测试又包含了高层测试
    缺点:当需求变更时将会导致返工量非常大,模型灵活性比较低

     单元测试主要发现编程和详细设计阶段的错误,测试计划在详细设计阶段制定,在编码阶段完成;集成测试主要发现设计阶段产生的错误,测试计划在概要设计阶段制定,在详细设计阶段完成;确认测试计划在需求分析阶段制定,在概要设计阶段完成。

    W模型

    接下来咱们说一下W模型:

    开发一个v测试一个v组合起来的模型(w模型也叫双v模型)

    优点 :

            1,、将测试贯穿到整个软件的生命周期中,且除了代码要测试,需求、设计等都要测试。

            2、更早的介入到软件开发中,能尽早的发现缺陷进行修复。

            3、测试与开发独立起来,并与开发并行。

    缺点:

            1、对有些项目,开发过程中根本没有文档产生,故W模型无法使用。

            2、对于需求和设计的测试技术要求很高,实践起来很困难。

    常用测试工具简介
     

    自动化测试工具可以减少测试工作量,提高测试工作效率,但首先是能够选择一个合适的且满足企业信息系统工程环境的自动化测试工具,因为不同的测试工具,其面向的测试对象是不一样的。按照测试工具的主要用途和应用领域,可以将自动化测试工具分为以下几类:

    1.操作系统:

    Linux:vmware、xshell 、xftp 、ssh

    2.开发工具:

    java :eclipse 、myeclipse 、IDEA

    python :PyCharm 、sublime

    3.数据库:

    主流是以下三种数据库,尤其是MySQL以及oralce,在测试中必会的技能是对表的相关操作,增删改查,查询是最重要的。包括多表查询,子查询,连接查询以及复杂查询等。

    mysql :前端连接工具为SQLyog 、Navicat

    oralce :前端连接工具为plsql developer、Navicat也可以使用

    sqlserver:前端连接工具为它自带企业管理器

    当然还有很多不是最常用的比如:DB2,MongoDB,Sybase

    4.单元框架:

    java :junit/testng

    python :unittest/pytest

    5.抓包工具:

    fidder 、Charles、httpwatch、wireshark

    6.接口测试工具:

    postman、jmeter 、SoapUI 、在线接口测试工具、编写接口自动化脚本

    7.自动化测试框架:

    selenium 、Robot Framework 、appium 、UIautomater、Robotium、QTP、requests、httprunner

    8.性能测试:

    LoadRunner 、 jmeter 、GT 、iTest 、Emmagee(移动)

    9.版本控制工具:

    SVN 、Git、Gitlib、Github

    10.bug管理工具:

    Testlink、Mantis、bugFree、禅道 、TestDirector、QC

    11.移动端(android):

    adb、android sdk 、uiautomatorviewer、 hierarchyviewer 、 DDMS 、 monitor 、 Monkey

    、MonkeyRunner 、androidstudio     

    展开全文
  • 1 转换模型 1.1 Caffe模型转换为TensorRT模型 将Caffe模型转换为TensorRT模型,启动所有精度以达到最佳性能 trtexec --deploy=mnist.prototex --model=mnist.caffe --saveEngine=mnist.trt --best 将Caffe模型...

    1 转换模型

    1.1 Caffe模型转换为TensorRT模型

    • 将Caffe模型转换为TensorRT模型,启动所有精度以达到最佳性能
    trtexec --deploy=mnist.prototex --model=mnist.caffe --saveEngine=mnist.trt --best
    
    • 将Caffe模型转换为TensorRT模型,启动所有精度以达到最佳性能,并跳过推理性能测试
    trtexec --deploy=mnist.prototex --model=mnist.caffe --saveEngine=mnist.trt --best --buildOnly
    

    1.2 ONNX模型转换为TensorRT模型

    • 将ONNX模型转换为静态batchsize的TensorRT模型,启动所有精度以达到最佳性能,工作区大小设置为1024M
    trtexec --onnx=mnist.onnx --explicitBatch --saveEngine=mnist.trt --workspace=1024 --best
    
    • 将ONNX模型转换为动态batchsize的TensorRT模型,启动所有精度以达到最佳性能,工作区大小设置为1024M
    trtexec --onnx=mnist.onnx --minShapes=input:<shape_of_min_batch> --optShapes=input:<shape_of_opt_batch> --maxShapes=input:<shape_of_max_batch> --saveEngine=mnist.trt --best --workspace=1024 --best
    

    –minShapes,–optShapes ,–maxShapes必须全部设置,设置的形式为:batchsize x 通道数 x 输入尺寸x x 输入尺寸y

    例如:

    --minShapes=input:1x3x416x416
    --optShapes=input:8x3x416x416
    --maxShapes=input:8x3x416x416
    

    1.3 UFF模型转换为TensorRT模型

    待补充

    2 运行ONNX模型

    • 在具有静态输入形状的全维模式下运行 ONNX 模型
    trtexec --onnx=model.onnx
    
    • 使用给定的输入形状在全维模式下运行 ONNX 模型
    trtexec --onnx=model.onnx --shapes=input:32x3x244x244
    
    • 使用一系列可能的输入形状对 ONNX 模型进行基准测试
    trtexec --onnx=model.onnx --minShapes=input:1x3x244x244 --optShapes=input:16x3x244x244 --maxShapes=input:32x3x244x244 --shapes=input:5x3x244x244
    

    3 网络性能测试

    • 加载转换后的TensorRT模型进行性能测试,指定batch大小
    trtexec --loadEngine=mnist16.trt --batch=1
    
    • 收集和打印时序跟踪信息
    trtexec --deploy=data/AlexNet/AlexNet_N2.prototxt --output=prob --exportTimes=trace.json
    
    • 使用多流调整吞吐量

    调整吞吐量可能需要运行多个并发执行流。例如,当实现的延迟完全在所需阈值内时,我们可以增加吞吐量,即使以一些延迟为代价。例如,为批量大小 1 和 2 保存引擎并假设两者都在 2ms 内执行,延迟阈值:

    trtexec --deploy=GoogleNet_N2.prototxt --output=prob --batch=1 --saveEngine=g1.trt --int8 --buildOnly
    trtexec --deploy=GoogleNet_N2.prototxt --output=prob --batch=2 --saveEngine=g2.trt --int8 --buildOnly
    

    保存的引擎可以尝试找到低于 2 ms 的组合批次/流,以最大化吞吐量:

    trtexec --loadEngine=g1.trt --batch=1 --streams=2
    trtexec --loadEngine=g1.trt --batch=1 --streams=3
    trtexec --loadEngine=g1.trt --batch=1 --streams=4
    trtexec --loadEngine=g2.trt --batch=2 --streams=2
    

    如果有兴趣可以访问我的个站:https://www.stubbornhuang.com/,更多干货!

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