coco/r笔记-扫描器的字符规则定义

本文介绍了扫描器规格中字符集的定义方法,包括基本字符集的声明与使用,如字母、数字等,并展示了如何通过操作符组合形成更复杂的字符集。

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扫描器的字符规则定义

Scanner Specification
A scanner has to read source text, skip meaningless characters, recognize tokens and
pass them to the parser. This is described in a scanner specification, which consists of
five optional parts:
ScannerSpecification =
["IGNORECASE"]
["CHARACTERS" {SetDecl}]
["TOKENS" {TokenDecl}]
["PRAGMAS" {PragmaDecl}]
{CommentDecl}
{WhiteSpaceDecl}.
2.3.1 Character sets
This section allows the user to declare character sets such as letters or digits. Their
names can then be used in the other sections of the scanner specification. Coco/R
supports the Unicode character set (UTF-8-encoded).
SetDecl = ident '=' Set '.'.
Set = BasicSet {('+'|'-') BasicSet}.
BasicSet = string | ident | char [".." char] | "ANY".
SetDecl associates a name with a character set. Basic character sets are denoted as:
string a set consisting of all the characters in the string
ident a previously declared character set with this name
char a set containing the character char
char1..char2 the set of all characters from char1 to char2
ANY the set of all characters in the range 0 .. 65535
Character sets may be formed from basic sets using the operators
+ set union
- set difference
Examples
digit = "0123456789". /* the set of all digits */
hexDigit = digit + "ABCDEF". /* the set of all hexadecimal digits */
letter = 'A' .. 'Z'. /* the set of all upper case letters */
eol = '\r'. /* the end-of-line character */
noDigit = ANY - digit. /* any character that is not a digit */

<think>好的,我现在需要解决用户提到的几个问题:关于numpy的dtype定义、TensorFlow后端以及COCO脚本参数缺失的错误。首先,用户提到了一个np_resource的错误,引用[3]中的链接可能提供了解决办法,但需要进一步分析。 首先,关于numpy的dtype定义问题。用户提到np_resource = np.dtype([(“resource“, np.ubyte, 1)]),这可能是由于TensorFlow版本与numpy的兼容性问题导致的。我需要检查这个错误通常出现在什么情况下。根据经验,当TensorFlow尝试使用某个numpy的dtype而版本不兼容时,可能会出现此类警告或错误。可能解决方法是忽略警告,或者升级、降级numpy版本。 接下来是TensorFlow后端的问题。用户可能在使用Keras时,后端设置为TensorFlow,但某些配置或版本问题导致错误。需要检查TensorFlow和Keras的版本是否兼容,以及是否正确配置了后端。引用[1]提到了SparseTensor,这可能与数据处理相关,但不确定是否直接关联。此外,用户可能在使用某些需要特定后端功能的代码,比如自定义层或操作,这时候需要确保TensorFlow正确安装。 然后是COCO脚本参数缺失的问题。用户运行coco.py时遇到参数错误,可能是脚本需要的参数未正确传递。需要检查命令行参数是否正确,是否缺少必需的参数如数据集路径、模型类型等。另外,检查脚本是否依赖于特定版本的库,如pycocotools,或者是否有环境变量未设置。引用[2]提到在SageMaker中设置存储桶和数据上传,如果用户是在SageMaker环境中运行,可能需要检查数据路径是否正确配置,是否从存储桶正确加载了数据。 综合来看,可能的解决步骤包括: 1. 处理numpy的dtype警告:忽略警告或调整numpy版本。 2. 确保TensorFlow和Keras版本兼容,正确配置后端。 3. 检查COCO脚本的参数传递,确保所有必需参数已提供,路径正确。 4. 验证环境依赖,如pycocotools是否正确安装,数据路径是否正确。 需要进一步验证每个步骤的具体操作,例如如何忽略numpy的警告,如何检查TensorFlow后端设置,如何正确传递参数给coco.py脚本,以及如何处理SageMaker中的数据路径问题。</think>### 分步解决方案 #### 问题1: **Numpy dtype定义警告 (`np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])`)** 此警告通常由TensorFlow与Numpy版本不兼容引起,尤其是旧版TensorFlow(如1.x)与新版Numpy(≥1.24)的组合[^3]。 **解决方法**: 1. **忽略警告**(临时方案): 在代码开头添加以下代码抑制警告: ```python import warnings warnings.filterwarnings('ignore', message='np.dtype size changed') ``` 2. **版本降级**(长期方案): 安装兼容的Numpy版本: ```bash pip install numpy==1.23.5 ``` --- #### 问题2: **TensorFlow后端配置问题** 若代码中涉及Keras后端设置(如强制使用TensorFlow),需检查环境变量或配置文件。 **步骤**: 1. **确认TensorFlow是否为默认后端**: ```python from tensorflow import keras print(keras.backend.backend()) # 应输出"tensorflow" ``` 2. **手动设置后端**(仅限非TF内置Keras): 创建文件 `~/.keras/keras.json`,内容为: ```json { "backend": "tensorflow", "floatx": "float32", "image_data_format": "channels_last" } ``` --- #### 问题3: **COCO脚本参数缺失错误** 运行COCO评估脚本(如`coco.py`)时出现参数错误,通常是因为缺少必需参数或路径配置错误。 **解决方法**: 1. **检查必需参数**: 确保命令行包含以下核心参数: ```bash python coco.py --dataset=/path/to/coco --model=xxx --year=2017 ``` - `--dataset`: COCO数据集路径(需包含`annotations`和`images`子目录) - `--model`: 模型类型(如`mask_rcnn`) - `--year`: 数据集年份(如2017) 2. **SageMaker环境适配**(如果适用): 若在SageMaker中运行,需确保数据集已上传至默认存储桶[^2],路径需调整为S3路径或本地容器路径: ```bash python coco.py --dataset=s3://bucket-name/coco --model=xxx ``` 3. **安装依赖库**: 确保`pycocotools`已安装: ```bash pip install pycocotools ``` --- ### 完整代码验证示例 ```python # 示例:在SageMaker中加载COCO数据集并忽略Numpy警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore', message='np.dtype size changed') from tensorflow.keras import backend as K print("后端:", K.backend()) # 应输出"tensorflow" # 假设使用Mask R-CNN模型 def load_coco_dataset(dataset_path): # 实现数据集加载逻辑(需适配S3路径) pass # 调用COCO评估脚本 !python coco.py --dataset=s3://my-bucket/coco --model=mask_rcnn --year=2017 ``` ---
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