eCos中的线程与同步

eCos Mbox机制 背景 总结下 ecos mbox这个通信机制。 ecos下面的通信机制真的很少,没有信号、消息队列、信号量、unix域…, 当然,我看到里面不少地方用到了 网络socket,如DHCP客户端的开启和关闭。 mbox我理解上应该就是Linux下消息队列吧,但是BRCM下面的 rc 中,用到的非常简单,仅仅使用这种机制来传递一个整数,哈哈,真是蛋碎。 经过扩展后,能传递字符串了。下面,走进去看下。 m... 阅读详情

1.线程的创建

void cyg_thread_create(...),创建一个线程,处于挂起状态

 

2.线程的控制

void cyg_thread_yield (),使线程放弃对处理器的控制

void cyg_thread_delay (cyg_tick_count_t    delay),使线程挂起一定的时间

void cyg_thread_suspend (cyg_handle_t  thread),挂起指定的线程

void cyg_thread_resume (cyg_handle_t  thread),启动指定线程

void cyg_thread_release (cyg_handle_t  thread),将处于阻塞态的线程释放

 

void cyg_thread_exit (void),线程自己退出

void cyg_thread_kill (cyg_handle_t  thread),杀死另外一个线程

void cyg_thread_delete(cyg_handle_t  thread),删除一个线程

 

3.线程优先级的操作

一般来说,线程的优先级使用0 ~ 31的整数来表示。空闲线程是最低优先级。

cyg_priority_t  cyg_thread_get_priority (cyg_handle_t  thread),得到指定线程的优先级

cyg_priority_t  cyg_thread_get_current_priority (cyg_handle_t  thread),得到指定线程的当前优先级

void cyg_thread_set_priority (cyg_thread_t  thread,  cyg_thread_t  priority),修改指定线程的优先级

 

同步机制

 

eCos的同步机制提供了几个同步原语来实现多线程之间的协同工作和对资源的合理分配利用:

1.Mutex 互斥体,实现线程对资源的安全共享。

简单概念:

 

eCos内核关于Mutex的API:

void cyg_mutex_init (cyg_mutex_t*  mutex),初始化一个互斥体

void cyg_mutex_destory (cyg_mutex_t* mutex),报废一个互斥体

void cyg_mutex_lock (cyg_mutex_t* mutex),锁住Mutex对象

void cyg_mutex_unlock (cyg_mutex_t* mutex),解锁

cyg_bool_t  cyg_mutex_trylock (cyg_mutex_t* mutex),尝试着上锁

void cyg_mutex_release (cyg_mutex_t* mutex),所有等待这个mutex对象的线程,我都要把它们释放,想获取,没门

void cyg_mutex_set_ceiling (cyg_mutex_t* mutex,  cyg_priority_t  priority),避免死锁的常用手法,将这个mutex的优先级置顶,关于这个还有个任务优先级倒置的问题,以后再详解

void cyg_mutex_set_protocol (cyg_mutex_t* mutex,  enum  cyg_mutex_protocol  protocol),设置互斥体协议

 

 

2.Condition Variable 条件变量

void cyg_cond_init ( cyg_cond_t* cond,  cyg_cond_t* mutex),初始化一个条件变量

void cyg_cond_destory (cyg_cond_t* cond),报废一个条件变量

cyg_bool_t  cyg_cond_wait ( cyg_cond_t* cond),等待一个条件变量

void cyg_cond_signal (cyg_cond_t* cond),唤醒一个等待cond的线程,通常是级别高的会优先被唤醒

void cyg_cond_broadcast (cyg_cond_t* cond),唤醒所有等待cond的线程

cyg_bool_t cyg_cond_timed_wait ( cyg_cond_t* cond, cyg_tick_count_t abstime),等待cond,并具有超时功能

 

3.Semaphore 信号量

void cyg_semaphore_init (cyg_sem_t* sem, cyg_count32 val),初始化一个信号量,其计数器的初值为val

void cyg_semaphore_destory (cyg_sem_t* sem)

cyg_bool_t cyg_semaphore_wait (cyg_sem_t* sem),等待一个信号量

cyg_bool_t cyg_semaphore_timed_wait (cyg_sem_t* sem, cyg_tick_count_t abstime),如上,还有超时功能

cyg_bool_t cyg_semaphore_trywait (cyg_sem_t* sem),尝试等待

void cyg_semaphore_post (cyg_sem_t* sem) ,信号量sem的计数器加1

void cyg_semaphore_peek (cyg_sem_t* sem, cyg_count32* val),获取sem当前的计数器值

 

 

4.MailBox 邮箱

类似于Semaphore,不同之处在于,mailbox还可以被线程在事件发生时用来传递一些数据。

void cyg_mbox_create (cyg_handle_t* handle, cyg_mbox* mbox)

void cyg_mbox_delete (cyg_handle_t  mbox)

void cyg_mbox_get (cyg_handle_t  mbox),从MailBox内读数据

void* cyg_mbox_tryget (cyg_handle_t mbox)

void* cyg_mbox_peek_item (cyg_handle_t mbox),从MailBox内读数据,但数据仍在MailBox里

cyg_bool_t cyg_mbox_put (cyg_handle_t mbox, void* item),将消息送入一个MailBox内

cyg_bool_t cyg_mbox_timed_put (cyg_handle_t mbox, void* item, cyg_tick_count_t abstime)

cyg_bool_t cyg_mbox_tryput (cyg_handle_t mbox, void* item)

cyg_count32 cyg_mbox_peek (cyg_handle_t mbox),返回MailBox内等待处理的消息数

cyg_bool_t cyg_mbox_waiting_to_get (cyg_handle_t mbox),检测是否有线程在等待MailBox中的消息

cyg_bool_t cyg_mbox_waiting_to_put (cyg_handle_t mbox),检测是否有线程在等待从MailBox中删除消息以便送入新消息

 

5.Flag 事件标志

void cyg_flag_init (cyg_flag_t* flag)

void cyg_flag_destory (cyg_flag_t* flag)

void cyg_flag_setbits (cyg_flag_t* flag, cyg_flag_value_t value),对事件标志位进行设置

void cyg_flag_maskbits (cyg_flag_t* flag, cyg_flag_value_t value),清除事件标志中的某些位

cyg_flag_value_t cyg_flag_wait ( cyg_flag_t* falg, cyg_flag_value_t pattern, cyg_flag_mode_t mode),使线程阻塞等待一组事件的发生

cyg_flag_value_t cyg_flag_timed_wait (...)

cyg_flag_value_t cyg_flag_poll (...),检测事件标志中的一组事件是否发生

cyg_flag_value_t  cyg_flag_peek (cyg_flag_t* flag ),返回事件标志中的当前值

cyg_bool_t cyg_flag_waiting (cyg_flag_t* flag),检测当前是否有线程处于等待事件标志的阻塞状态

 

 

6.Spinlock

spinlock是为多处理器系统(SMP)中的应用程序提供的一个同步原语,关于SMP,以后详解。

void cyg_spinlock_init (cyg_spinlock  lock,  cyg_bool_t  locked)

void cyg_spinlock_destory (cyg_spinlock_t  lock)

void cyg_spinlock_spin (cyg_spinlock_t  lock),对spinlock进行声称

void cyg_spinlock_clear (cyg_spinlock_t* lock),释放一个spinlock

cyg_bool_t cyg_spinlock_try (cyg_spinlock_t lock),声称一个spinlock

cyg_bool_t cyg_spinlock_test (cyg_spinlock_t lock),检查当前是否有线程正在阻塞等待spinlock

void cyg_spinlock_spin_intsave (cyg_spinlock_t lock, cyg_addrword_t istate),声称spinlock,并禁止中断

void cyg_spinlock_clear_intsave (cyg_spinlock_t* lock, cyg_addrword_t istate),释放一个spinlock

     to be continued

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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