tp5 Cache解析

TP5缓存机制详解
本文深入解析了ThinkPHP5框架中的缓存机制,包括Cache类的目录位置、配置方式及核心方法如init、store、has、get、set、rm等的使用。特别介绍了在使用Redis作为缓存方式时的注意事项和高级应用。

tp5的Cache类目录:/thinkphp/library/think/Cache.php

(适配器)各类型驱动:/thinkphp/library/think/cache/Driver.php

Cache配置:对应模块application/config.php

一览Cache类方法:

  • init()初始化
    • 使用:Cache::init(['type' => 'redis']); type为缓存方式,如file  redis
    • 返回:instance
  • store()
    • 选择缓存类型,使用该方法,config.php的type必须设置为complex
      • 缓存类型设置:config.php 设置cache的元素块,各元素块可设置缓存方式,如file,redis,
    • 其最终会调用init()方法,若选择类型store,可以不必单独调用init()方法。
    • 使用:Cache->store('redis'), 这里的redis是指其中一个元素块
    • 返回instance
  • has
    • 使用:Cache->store('redis')->has('name');
    • 返回:true false
  • get
    • 使用:Cache->store('redis')->get('name');
    • 返回:值  false
  • set
    • 使用:Cache->store('redis')->set('name');
    • 返回:true false
  • rm
    • 使用:Cache->store('redis')->rm('name');
    • 返回:true false
  • 如上是基本的使用,更多方法,请查看文档或源码。
  • 备注:在使用redis时,因redis驱动类整理好的方法比较少,我们可以通过init()或store()方法获取handle,使用phpredis的原生方法。如,$res = Cache::init(['type' => 'redis']); $redis = $res->handle(); $redis->setBit('testbit', 1, 1);tp5事务时建议使用Cache:store('redis')方式获取redis,使用init方法会报错无redis。

<think>嗯,用户问的是在Ubuntu下使用YOLOv5和Comet ML集成时出现的解析错误解决方案。首先,我需要回忆一下YOLOv5和Comet ML的集成方式。YOLOv5本身可能已经支持Comet ML,但可能需要一些环境配置或者参数设置。常见的解析错误可能包括Python语法错误、依赖库版本不兼容,或者配置文件的问题。 首先,我应该检查用户是否正确安装了Comet ML库。可能用户使用的版本过旧或过新,导致与YOLOv5不兼容。需要确认YOLOv5的版本,因为不同版本的YOLOv5可能对第三方库的集成支持不同。例如,某些版本可能需要特定的Comet ML版本。 接下来,环境变量是否正确设置?Comet ML通常需要API密钥,用户可能没有正确配置,导致初始化时出错。这时候需要检查是否有设置`COMET_API_KEY`和`COMET_PROJECT_NAME`等环境变量,或者在代码中是否正确传递这些参数。 然后,查看错误信息的具体内容。如果是语法错误,比如在Python 3.10中某些语法不被支持,可能需要调整代码。例如,YOLOv5的某些脚本可能使用了旧式的类型注释,如`List`而没有从typing模块导入,或者使用了Python 3.9之后不再支持的语法结构。 另外,YOLOv5的调用参数是否正确?用户可能在运行训练命令时没有正确启用Comet ML集成。例如,是否在命令中加入了`--upload_dataset`或`--bbox_interval`等参数,或者在数据配置文件中正确指定了Comet ML的相关设置。 还有可能的问题路径中的空格或特殊字符,导致解析时出错。需要检查项目路径是否符合要求,避免空格或特殊符号。 此外,查看日志和错误堆栈信息,确定错误发生的具体位置。例如,是否在导入comet_ml库时出错,或者是在初始化Experiment对象时出现问题。根据不同的错误点,解决方案会有所不同。 最后,可能需要参考官方文档或社区讨论,看看是否有已知的兼容性问题或解决方案。例如,GitHub的issue中可能有人遇到类似的问题,并提供了修复方法,比如降级Python版本,或者修改特定代码行。</think>以下是在Ubuntu系统中解决YOLOv5与Comet ML集成时出现解析错误的详细解决方案,分步骤说明: ### 1. 验证环境配置 首先确认已安装正确版本的依赖库: ```bash # 推荐使用Python 3.8环境 pip install comet_ml==3.31.16 torch==1.12.1 torchvision==0.13.1 ``` 注意:Python 3.10+可能因类型注解语法导致解析错误[^2] ### 2. 配置API密钥 在终端设置环境变量: ```bash export COMET_API_KEY="your_32位API密钥" export COMET_PROJECT_NAME="yolov5-proj" ``` 或在训练命令中直接指定: ```bash python train.py --comet_api_key your_key --comet_project your_project ``` ### 3. 修改YOLOv5源码 定位到`utils/loggers/comet/__init__.py`,注释或修改类型注解语法: ```python # 原始代码可能包含Python 3.10+语法 # def __init__(self, opt: Namespace, hyp: Dict[str, Any]): # 修改为 def __init__(self, opt, hyp): ``` ### 4. 训练命令示例 ```bash python train.py \ --img 640 \ --batch 16 \ --epochs 100 \ --data coco128.yaml \ --weights yolov5s.pt \ --cache \ --bbox_interval 1 # 每epoch上传预测框 ``` ### 5. 常见错误处理 **错误示例**:`SyntaxError: invalid syntax` 在comet_ml模块中 - 解决方案:降级Python到3.8.x版本 ```bash conda create -n yolov5 python=3.8 conda activate yolov5 ``` **错误示例**:`ImportError: cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS'` - 解决方案:更新requests库 ```bash pip install requests==2.27.1 ``` ### 6. 验证集成效果 成功集成后,Comet ML控制台应显示如下指标: $$ \text{损失曲线} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2 $$ $$ \text{mAP}@0.5 = \frac{TP}{TP + FP + FN} $$ [^1]: Comet ML官方文档建议保持SDK版本与机器学习框架兼容 [^2]: YOLOv5 GitHub issues显示Python 3.10+存在类型注解兼容性问题
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