配合LLDB调试器进行iOS代码调试 在一款完整iOS移动应用的开发中，代码的调试和编写占着同等重要的地位。...Xcode默认使用LLDB作为代码调试器，LLDB功能丰富且强大，恰当的使用它，可以帮助开发者事半功倍的完成代码调试的工作。...1.expression代码执行指令 关于LLDB调试器，最常用的指令应该是p与po了，开发者常用这两个命令来进行对象的打印操作，p会打印出对象地址和类型，po则会额外打印出对象的值得内容...detach指令结束当前调试的线程。 di指令反汇编当前函数与disassemble相同。 exit指令退出lldb调试器。 ...finish指令完成当前堆栈块的调试，程序会继续运行。 n指令进行单步调试，与next作用一样。 p指令与expression作用一样。
首先，装饰器只会在函数定义时被调用一次。...有时候你去掉装饰器的功能，那么你只需要简单的返回被装饰函数即可。...这个字典会将参数名以函数签名中相同顺序映射到指定的类型值上面去。 在我们的装饰器例子中，这个映射包含了我们要强制指定的类型断言。 在装饰器创建的实际包装函数中使用到了 sig.bind() 方法。...这个字典会将参数名以函数签名中相同顺序映射到指定的类型值上面去。 在我们的装饰器例子中，这个映射包含了我们要强制指定的类型断言。...这个字典会将参数名以函数签名中相同顺序映射到指定的类型值上面去。 在我们的装饰器例子中，这个映射包含了我们要强制指定的类型断言。
异常，不应该存在，但是我们有时候会遇到这样的情况，比如我们监控服务器的时候，每一秒去采集一次信息，那么有一秒没有采集到我们想要的信息，但是下一秒采集到了， 而后每次的采集都能采集到，就那么一次采集不到，...我们应该针对这一次采集不到进行分析吗，这种的情况可以说无法重复出现，我们也无法避免，因为外界的因素太多太多，我们无法去控制这些外面的因素，所以我们会有这样的需求，一段时间内出现频率多少次，我们才能显示一次报警...那么我们怎么来实现呢，我想到了装饰器，当程序执行到异常后，我记录时间，写入文件，然后读取最近的第五次的判断，两者时间戳的只差小于60s，我认为这样的可以发送警报，如果大于60s，则认为不足以发出我们的警告...我们可以看到我们的代码可以正常运行，那么我们来试试，我们对多个程序的代码进行监控，我们的脚本可不可以实现呢。
动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高，但较难调试。 而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。...一，Autograph的机制原理 当我们使用@tf.function装饰一个函数的时候，后面到底发生了什么呢？ 例如我们写下如下代码。 ? 后面什么都没有发生。...当我们第一次调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？ 例如我们写下如下代码。 ? 发生了2件事情。 第一件事情是创建计算图。...当我们再次用相同的输入参数类型调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？ 例如我们写下如下代码。 ? 只会发生一件事情，那就是上面步骤的第二步，执行计算图。...需要注意的是，如果调用被@tf.function装饰的函数时输入的参数不是Tensor类型，则每次都会重新创建计算图。 例如我们写下如下代码。两次都会重新创建计算图。
使用动态计算图即Eager Excution的好处是方便调试程序。...此外静态图会对计算步骤进行一定的优化，剪去和结果无关的计算步骤。...如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。...可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算图构建代码。...实践中，我们一般会先用动态计算图调试代码，然后在需要提高性能的的地方利用@tf.function切换成Autograph获得更高的效率。
在编写具有复杂内部运作的自定义训练循环（譬如在强化学习中）或进行研究（轻松帮您落实提高优化器效率的新想法）时，这特别有帮助。...“Eager execution” 还有助于调试和监控运行中的代码，您可以使用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等对象。...为此，您可以利用装饰器 “@tf.function” 封装 “train”。...“tf.function” 中内置 Autograph，因此您无需任何特殊操作便可获取以用图表效率运行的 “if” 或 “for” 子句。...()” 也会自动进行转换。
装饰器是 python 上下文管理器的特定实现。本片文章将通过一个pytorch GPU 调试的示例来说明如何使用它们。虽然它可能不适用于所有情况，但我它们却是非常有用。...调试内存泄漏问题 有很多方法可以调试内存泄漏。本文将展示一种识别代码中有问题的行的有用方法。该方法可以有助于以简洁的方式找到具体的位置。...我们可以将其封装成一个函数，这样可以在需要的时候调用，这样几乎不需要修改现有的代码，所以就引出了我们要介绍装饰器的功能。 Python 装饰器 装饰器可以包装在代码的任意部分。...上下文装饰器 为了解决上面问题，我们的可以使用上下文管理器来代替函数装饰器。上下文管理器最广泛使用的示例是使用 with 语句实例化上下文。...如何使用上下文装饰器，以及如何将它们应用于调试pytorch。
下面提供的代码测试过通杀现在的chrome 69，firefox，IE setInterval(function() { check() }, 4000); v...
本文最后更新于2021年7月22日，已超过1年没有更新，如果文章内容或图片资源失效，请留言反馈，我们会及时处理，谢谢!
在过去的远程代码调试场景中，需要调试远程服务器上的Lua代码，需要登录服务器，进行代码的编辑。或者将服务器上的代码进行下载，然后编辑后再上传到服务器上。...有了VSCode及SSH远程访问插件，Lua远程Debug插件后，远程调试服务器上的Lua代码变的简单了，只要打开VSC点击要链接访问的服务器，通的VSC的SSH插件访问，省去的了Lua源文件下载、编辑...安装VSC服务器端插件 如果想实现Lua远程调试,需要在VSC的插件选项卡里,搜索到指定的插件,进行安装，VSC会通过SSH协议向远程调试的服务器端程序，上传到远程服务器上之后，即可在客户端进行远程Lua...6.2 Luarocks远程安装 Luarocks远程安装比较简便，直接使用Luarocks的Install命令来安装,以Markdown库作为例子进行安装举例。...总结 这一篇主要介绍了基于VSC进行远程调试的工作准备，以及相关软件的安装部署，重点并没有在VSC的配置，与代码调试处理上，后面将介绍更多远程调试的细节，和针对操作过程中出现的相关问题的解决。
它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。...此外静态图会对计算步骤进行一定的优化，剪去和结果无关的计算步骤。...如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。...实践中，我们一般会先用动态计算图调试代码，然后在需要提高性能的的地方利用@tf.function切换成Autograph获得更高的效率。...python import tensorflow as tf # 可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算图构建代码。
动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高，但较难调试。 而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。...当我们第一次调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？...使用普通的Python函数会导致 被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后【静态图执行】的输出不一致。...但是在【静态图执行】时，这种创建tf.Variable的行为只会发生在第一步跟踪Python代码逻辑创建计算图时，这会导致被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后...除了利用tf.Module的子类化实现封装，我们也可以通过给tf.Module添加属性的方法进行封装。
简化代码的图转换：AutoGraph 通过提供简单的装饰器（如 @tf.function）使得将普通函数转换为 TensorFlow 图操作变得简单。...易于调试和维护：传统的 TensorFlow 图代码可能难以理解和调试，因为图的构建和执行是分离的。而 AutoGraph 使得开发者可以直接使用 Python 代码进行调试，大大简化了调试过程。...尽管 AutoGraph 能够将复杂的 Python 代码转换为高效的图，但它同时也提供了辅助工具，旨在帮助开发者更好地理解和调试生成的图。...数据预处理和增强：在准备或增强数据时，可能需要进行复杂的逻辑判断和操作。通过 AutoGraph，可以在数据管道中轻松地实现这些逻辑，并确保它们能够以最优方式执行。
我的远程服务器是腾讯云的ubuntu系统机器，本地我的电脑系统是deepin的系统，使用的IDE是vscode。现在就来使用本地的IDE来调试腾讯云中为网站项目。...vscode会监听9001端口接收到腾讯云传递过来的请求，进入断点调试模式，结束后会把请求返回给腾讯云，腾讯云继续处理请求。...// 悬停以查看现有属性的描述。 // 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?...隧道开启远程端口转发，把腾讯云的9001端口转发给deepin本地的9001端口 ssh -R 9001:127.0.0.1:9001 ubuntu@115.159.28.111 IDE中启动监听模式，打断点进行调试
一 在vs code中进行本地调试 1、首先在VSCode 上装一个插件：Debugger for Chrome ，如下图所示：在搜索框中输入Debugger for Chrome 然后点击安装 2、...配置文件，从左到右依次点击红圈中的按钮，然后出现launch.json文件，在里面添加配置信息 3、配置好之后，选择调试方式，如图所示，点击下拉箭头会有之前配置好的名称，这里是“使用本机chrom调试...” 4、选择好名称之后，直接按F5，就会弹出浏览器界面，就可以进行调试了 image 以上配置还没有开启服务器，上面的操作相当于直接在浏览器中打开界面 二 开启本地服务器 1、打开VS Code，然后点击...“查看” => “调试控制台” 或者 直接按快捷键 ctrl+shift+y调出控制面板 2、点击“终端”，在里面直接输入 npm install -g live-server 全局安装live-server...npm install -g live-server 3、安装完成后会出现live-server的版本信息，表示安装成功 4、在终端输入：live-server会出现下面的信息 然后直接在浏览器弹出的界面
在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...但是便携式的TensorFlow要在没用Python解释器的环境下运行 - 移动端、C++和JS。...一般情况下，并不需要将所有小函数用tf.function来装饰；只要用tf.function来装饰高级计算 - 例如训练的一步、或者模型的前向传播。...通过tf.function()来封装你的代码，可以充分利用数据集异步预抓取/流式特性，它会用AutoGraph将Python迭代器替换为等价的图操作。...(scalar|histogram|...)来记录数据，独立使用它时并不会做任何事情，你需要利用上下文管理器将它重定向到合适的file writer。
使用自编码器可以保持预测能力的同时进行数据匿名化数据。 在这篇文章中，我们将看到如何使用自动编码器(一种特殊的人工神经网络)来匿名化数据。...在第一个例子中，我将展示一个自动编码器的结构。在第二部分中，我将展示如何使用自动编码器对表格数据进行编码，以匿名化数据，并将其用于其他机器学习任务，同时保护隐私。...基于原始数据的基准性能 在匿名化数据之前，我们可以尝试使用一个基本的随机森林进行交叉验证，以评估基线性能。...数据匿名化与自动编码器 现在，我们准备对数据集进行匿名化。首先，我们构建了一个瓶颈层只有输入层一半大小的自动编码器。...在数据应该传递到外部以在其他预测机器学习平台上进行测试的情况下，这可能非常有用(想象一下在云上测试模型)。一个受过良好训练的自动编码器保留了原始数据的预测能力。
正式地说，推理是有效地计算经过训练的机器学习模型以满足用户需求的过程。 可以在各种硬件类型上进行推断，包括服务器以及最终用户设备（例如电话和 Web 浏览器）。...它既可以用作可调用函数，也可以用作装饰器。 在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。...利用我们从前面的部分中学到的知识，我们知道一种实现方法是使用tf.function。 我们选择使用tf.function的装饰器形式。...为了解决这个问题，我们可以在装饰器中指定此方法可以接受的值的类型。 这是通过在装饰器中固定输入签名来完成的。 我们将其固定为包含 32 位浮点数的一维张量。 任何不符合此标准的输入将被自动丢弃。...该功能由tf.function装饰器注解，以实现签名，基于图的优点以及自动控件的依赖关系。 写入此自定义层后，即可在tf.keras模块中的任何位置使用它。
老规矩先看效果图 模拟器或仿真设备是一个在PC上模拟真实设备的程序,在测试你的项目时它总是比使用真实设备要好一些.毕竟你可以随便改变分辨率以调整你的程序去适应不同的分辨率,使程序设计达到最佳效果....大家用过安卓自带的模拟器,它非常慢.今天就安利一款比较顺畅的安卓模拟器,并配上环境搭建教程....一、在官网下载“夜神模拟器” 网址：https://www.yeshen.com/ 二、安装“夜神模拟器” ，并配置为手机版(安装就不细说了) 三、正式开始配置环境 3.1 找到"夜神模拟器...adb.exe文件(即nox_adb.exe重命名为adb.exe的文件)复制并替换第三步android-sdk目录下platform-tools文件夹下的adb.exe文件 3.5 打开"夜神模拟器"...,像在操作真机一样把"开发者选项"中的"USB调试"打开. 3.6 如果找不到开发者选项,请到"夜神模拟器"设置-->关于平板电脑-->版本号,然后连续点击5次版本号以打开""开发者选项 3.7 创建一个
新版本亮点包括如下： oneDNN 的性能改进； DTensor 的发布，这是一种新 API，可用于从数据并行无缝迁移到模型并行； 对核心库进行了改进，包括 Eigen、tf.function 统一以及对...Windows 的 WSL2 的新支持； 还为 tf.function retracing 和 Keras 优化器发布了新的实验性 API。 ...从 TensorFlow 2.5 以来，TensorFlow 已经对 oneDNN 进行了实验性支持，它可以提供高达 4 倍的性能提升。...确定性意味着如果用户使用相同的输入多次运行一个 op，则 op 每次都返回完全相同的输出，这对于调试模型很有用。...通常来讲，许多 op 是不确定的，因为在 op 中使用了线程，这些线程可以以不确定的顺序添加浮点数。
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