如何用AD打开PADS的PCB文件?

Note:My software was PADSVX.2 and AD13.0 .

基本原理:PADS软件导出 .asc文件,然后再用AD的转换工具转换成AD可以打开的PCB文件。(.asc是PADS导出的ASCII设计文件)

一、方法:

1、用PADS Layout导出PCB的ASC文件。我的PCB文件没有滴泪所以去掉选项。

2、打开AD,进入File —>Import Wizard , 选择PADS ASCII Design转换工具,然后一路点击Next就可以生成AD的PCB文件.PcbDoc了。

3、如果没有这个转换工具的,在工具界面选择Get More Importers,

然后再选择Importers and Exportes选项,

最后选择工具,Importers – PADS工具,

等待安装完成,再按上述步骤操作一遍就OK了。

      如果有用,麻烦点个赞吧,自己总结的,纯手码。

### 配置SegFormer环境 #### 安装Python和Anaconda 为了简化包管理和虚拟环境管理,在Windows上建议使用Anaconda来创建并激活一个新的Conda环境。这可以通过命令提示符或Anaconda Prompt完成。 ```bash conda create -n segformer python=3.8 -y conda activate segformer ``` #### 安装PyTorch及相关依赖项 根据硬件情况选择合适的CUDA版本安装PyTorch,对于CPU-only的情况可以省略`cu113`部分: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` #### 下载并配置MMsegmentation框架 由于通过pip安装的mmsegmentation可能不包含特定项目的配置文件[^1],因此推荐克隆仓库获取完整的源码及其配套资源: ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git cd mmsegmentation pip install -e . ``` 此操作会将当前目录设为开发模式下的软件包位置,并自动解析其他必要的依赖关系。 #### 设置超参数和其他辅助类 针对具体应用需求自定义数据集、路径以及其他训练选项时,应该遵循已有的结构化方式声明这些参数[^3]。例如,利用Python的数据类特性来封装各类配置信息,确保代码清晰易读的同时也便于后续调整。 #### 测试安装成功与否 最后一步是验证一切正常工作,尝试执行官方提供的简单测试脚本来确认模型能否顺利加载与预测: ```python from mmseg.apis import inference_segmentor, init_segmentor import mmcv config_file = 'configs/segformer/segformer_mit-b0_512x512_160k_cityscapes.py' checkpoint_file = 'checkpoints/segformer_mit-b0_512x512_160k_cityscapes_20211206_072934-8a2f5d52.pth' model = init_segmentor(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') img = 'demo/demo.png' # or img = mmcv.imread(img), which will only load it once result = inference_segmentor(model, img) ``` 上述过程涵盖了从基础环境搭建到高级功能实现的关键环节,使得开发者能够在本地环境中快速启动基于SegFormer架构的研究与开发活动。
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