关于visual studio类视图和资源视图不显示类和资源的问题

最新推荐文章于 2024-08-06 14:16:52 发布
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#文本编辑 #数据库 #2010 #工具 #ide

本文详细介绍了如何解决在Visual Studio 2010中新建项目后类视图和资源视图不显示相关内容的问题，并通过设置禁用数据库选项来避免生成sdf和ipch相关文件，从而解决问题。

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        我电脑上安装的是visual studio 2010.昨天发现新建项目后类视图和资源视图不显示相关内容，大家知道，如果没有类视图的话会很不方便。在网上放狗搜索未找到解决方法，没办法，只有重安装了一遍，打开，发现问题依旧。我猜想是哪里设置出错了。后来在msdn论坛上找到了重置所有设置的方法：运行：devenv /resetsettings，此命令功能是重置IDE所有设置。（顺便再贴一个命令：devenv /safemode，以安全模式即不加载第三方插件运行vs。）

        重置vs设置后一切正常，然后我又设置了禁用数据库选项，发现再次打开工程又出现了上述问题，才明白问题出在了哪里。

        前两天，我发现使用vs2010建的工程，目录下会有sdf文件和ipch目录，这两个东西占的空间非常大，想看看能不能删了这两个东西，于是搜索，找到解决方法。依次打开vs2010菜单栏—工具—选项—文本编辑器—C/C++—高级，浏览/导航下的禁用数据库选项置为True。工程就不会产生sdf和ipch相关文件了。但之后类视图不显示类的问题就出现了。

http://jingliu.net/archives/4

Hou_Rj
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paddle目标检测模型转换为onnx模型
最新发布
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### 将 PaddlePaddle 的目标检测模型导出并转换为 ONNX 格式的流程 #### 准备工作 为了成功将 PaddlePaddle 的目标检测模型转换为 ONNX 格式，需完成以下准备工作： - 确保已安装 `paddle2onnx` 工具。可以通过运行命令 `pip install paddle2onnx` 来安装该工具[^1]。 - 需要准备好经过训练的目标检测模型及其对应的权重文件。 --- #### 步骤说明 #### 1. 转换为目标检测推理模型 PaddlePaddle 训练模型通常由 `.pdparams` 和 `.pdopt` 文件组成，其中 `.pdparams` 存储的是模型权重，而 `.pdopt` 是用于断点续训的优化器状态。 通过调用 PaddleDetection 提供的脚本 `export_model.py`，可以将训练模型转化为推理模型。具体操作如下： ```bash python tools/export_model.py \ --model_dir=path/to/train/model/directory \ --output_dir=path/to/output/inference/model ``` 上述命令会生成一个适合部署的推理模型结构。 --- #### 2. 安装依赖项 确保环境中已经安装了必要的 Python 库，特别是 `paddle2onnx`。如果尚未安装，可通过以下命令完成安装： ```bash pip install paddle2onnx ``` 此步骤非常重要，因为后续的 ONNX 转换过程需要用到这个工具[^3]。 --- #### 3. 执行模型转换 一旦获得了推理模型，就可以利用 `paddle2onnx` 命令将其进一步转换为 ONNX 格式。以下是具体的命令模板： ```bash paddle2onnx \ --model_dir path/to/inference/model \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.pdiparams \ --save_file output.onnx \ --opset_version 11 \ --enable_onnx_checker True ``` 在此过程中需要注意以下几点： - 参数 `--model_dir` 指向推理模型所在的目录。 - 参数 `--model_filename` 表明推理模型的主要定义文件名（通常是 `inference.pdmodel`）。 - 参数 `--params_filename` 对应于存储权重的文件名（通常是 `inference.pdiparams`）。 - 参数 `--opset_version` 设置 ONNX 协议版本号，推荐使用较新的版本如 11 或更高版本。 --- #### 4. 性能优化选项 在某些情况下可能还需要对 ONNX 模型进行额外优化处理，比如引入 TensorRT 加速或者应用 INT8 量化技术来减少计算开销。这些高级功能的具体实现方式可参考 YOLOv8 模型的相关文档[^2]。 --- ### 示例代码片段 假设我们有一个名为 `ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco` 的目标检测模型，则完整的转换流水线可能是这样的： ```bash # Step 1: Export the trained model to an inference model. python tools/export_model.py \ --model_dir=ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco \ --output_dir=inference_model # Step 2: Convert the exported inference model into ONNX format. paddle2onnx \ --model_dir=inference_model/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco \ --model_filename=model.pdmodel \ --params_filename=model.pdiparams \ --save_file=output.onnx \ --opset_version=11 \ --enable_onnx_checker=True ``` 以上两步完成后即可获得兼容性强的标准 ONNX 模型文件。 ---
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