log4j相关问题的学习

写此博客我阅读过的相关内容:
官网下载地址:jakarta.apache.org/log4j
log4j.xml相关配置:https://www.cnblogs.com/godtrue/p/6444158.html
log4j_百度百科:https://baike.baidu.com/item/log4j/480673?fr=aladdin
使用Log4j进行日志操作:https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/l-log4j/
一.Log4j的简单介绍:
1.Log4j是Apache的一个开源项目,通过使用Log4j,我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台、文件、GUI组件,甚至是套接口服务器、NT的事件记录器、UNIX Syslog守护进程等;我们也可以控制每一条日志的输出格式;通过定义每一条日志信息的级别,我们能够更加细致地控制日志的生成过程。最令人感兴趣的就是,这些可以通过一个配置文件来灵活地进行配置,而不需要修改应用的代码。
此外,通过Log4j其他语言接口,您可以在C、C++、.Net、PL/SQL程序中使用Log4j,其语法和用法与在Java程序中一样,使得多语言分布式系统得到一个统一一致的日志组件模块。而且,通过使用各种第三方扩展,您可以很方便地将Log4j集成到J2EE、JINI甚至是SNMP应用中。
2.Log4j由三个重要的组件构成:日志信息的优先级,日志信息的输出目的地,日志信息的输出格式。日志信息的优先级从高到低有ERROR、WARN、 INFO、DEBUG,分别用来指定这条日志信息的重要程度;日志信息的输出目的地指定了日志将打印到控制台还是文件中;而输出格式则控制了日志信息的显 示内容。
优先级详情:
每个Logger都被了一个日志级别(log level),用来控制日志信息的输出。日志级别从高到低分为:
A:off 最高等级,用于关闭所有日志记录。
B:fatal 指出每个严重的错误事件将会导致应用程序的退出。
C:error 指出虽然发生错误事件,但仍然不影响系统的继续运行。
D:warm 表明会出现潜在的错误情形。
E:info 一般和在粗粒度级别上,强调应用程序的运行全程。
F:debug 一般用于细粒度级别上,对调试应用程序非常有帮助。
G:all 最低等级,用于打开所有日志记录。

上面这些级别是定义在org.apache.log4j.Level类中。Log4j只建议使用4个级别,优先级从高到低分别是error,warn,info和debug。通过使用日志级别,可以控制应用程序中相应级别日志信息的输出。例如,如果使用b了info级别,则应用程序中所有低于info级别的日志信息(如debug)将不会被打印出来。

二.使用详情:
1)如果是maven项目:
加入

<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.17</version>
</dependency>

2.xml文件的配置及各个配置的含义

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE log4j:configuration SYSTEM "log4j.dtd">

<log4j:configuration>

    <!-- 将日志信息输出到控制台 -->
    <appender name="ConsoleAppender" class="org.apache.log4j.ConsoleAppender">
        <!-- 设置日志输出的样式 -->
        <layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">
            <!-- 设置日志输出的格式 -->
            <param name="ConversionPattern" value="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS}] [%-5p] [method:%l]%n%m%n%n" />
        </layout>
        <!--过滤器设置输出的级别-->
        <filter class="org.apache.log4j.varia.LevelRangeFilter">
            <!-- 设置日志输出的最小级别 -->
            <param name="levelMin" value="WARN" />
            <!-- 设置日志输出的最大级别 -->
            <param name="levelMax" value="ERROR" />
            <!-- 设置日志输出的xxx,默认是false -->
            <param name="AcceptOnMatch" value="true" />
        </filter>
    </appender>

    <!-- 将日志信息输出到文件,但是当文件的大小达到某个阈值的时候,日志文件会自动回滚 -->
    <appender name="RollingFileAppender" class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
        <!-- 设置日志信息输出文件全路径名 -->
        <param name="File" value="D:/log4j/RollingFileAppender.log" />
        <!-- 设置是否在重新启动服务时,在原有日志的基础添加新日志 -->
        <param name="Append" value="true" />
        <!-- 设置保存备份回滚日志的最大个数 -->
        <param name="MaxBackupIndex" value="10" />
        <!-- 设置当日志文件达到此阈值的时候自动回滚,单位可以是KB,MB,GB,默认单位是KB -->
        <param name="MaxFileSize" value="10KB" />
        <!-- 设置日志输出的样式 -->
        <layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">
            <!-- 设置日志输出的格式 -->
            <param name="ConversionPattern" value="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS}] [%-5p] [method:%l]%n%m%n%n" />
        </layout>
    </appender>

    <!-- 将日志信息输出到文件,可以配置多久产生一个新的日志信息文件 -->
    <appender name="DailyRollingFileAppender" class="org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender">
        <!-- 设置日志信息输出文件全路径名 -->
        <param name="File" value="D:/log4j/DailyRollingFileAppender.log" />
        <!-- 设置日志每分钟回滚一次,即产生一个新的日志文件 -->
        <param name="DatePattern" value="'.'yyyy-MM-dd-HH-mm'.log'" />
        <!-- 设置日志输出的样式 -->
        <layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">
            <!-- 设置日志输出的格式 -->
            <param name="ConversionPattern" value="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS}] [%-5p] [method:%l]%n%m%n%n" />
        </layout>
    </appender>


    <!--
     注意:
     1:当additivity="false"时,root中的配置就失灵了,不遵循缺省的继承机制
     2:logger中的name非常重要,它代表记录器的包的形式,有一定的包含关系,试验表明
        2-1:当定义的logger的name同名时,只有最后的那一个才能正确的打印日志
        2-2:当对应的logger含有包含关系时,比如:name=test.log4j.test8 和 name=test.log4j.test8.UseLog4j,则2-1的情况是一样的
        2-3:logger的name表示所有的包含在此名的所有记录器都遵循同样的配置,name的值中的包含关系是指记录器的名称哟!注意啦!
     3:logger中定义的level和appender中的filter定义的level的区间取交集
     4:如果appender中的filter定义的 levelMin > levelMax ,则打印不出日志信息
     -->

    <!-- 指定logger的设置,additivity指示是否遵循缺省的继承机制-->
    <logger name="test.log4j.test8.UseLog4j" additivity="false">
        <level value ="WARN"/>
        <appender-ref ref="DailyRollingFileAppender"/>
    </logger>

    <!--指定logger的设置,additivity指示是否遵循缺省的继承机制 -->
    <logger name="test.log4j.test8.UseLog4j_" additivity="false">
        <level value ="ERROR"/>
        <appender-ref ref="RollingFileAppender"/>
    </logger>

    <!-- 根logger的设置-->
    <root>
        <level value ="INFO"/>
        <appender-ref ref="ConsoleAppender"/>
        <!--<appender-ref ref="DailyRollingFileAppender"/>-->
    </root>



//设置路径下的文件的日志等级
    <category name="com.jd.bdpops" additivity="true">
        <priority value="info"/>
    </category>
    
    <category name="com.jd.bdpops.dao" additivity="true">
        <priority value="info"/>
    </category>

</log4j:configuration>

3)在文件中配置引用
/** 日志 */
private static final Logger logger = Logger.getLogger(UgdapApiServiceImpl.class);

<think>好的,用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先,我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block,应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块(Residual Block)在ResNet中被广泛使用,通过跳跃连接缓解梯度消失的问题,帮助训练更深的网络。而通道注意力机制,比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块,能够自动学习各个通道的重要性,增强有用的特征,抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来,需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计,RCAB可能包含多个卷积层,然后是通道注意力模块,最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时,动态调整各通道的权重,让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中,RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复,比如边缘和纹理,这对于提升图像清晰度至关重要。同时,通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系,优化特征表达,从而提升重建质量。 应用场景方面,RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块,通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率(如4x、8x)时,RCAB能帮助保持细节,减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如,通过残差学习简化了优化过程,而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效,同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料,引用[1]提到多尺度卷积和特征融合,引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB,但通道注意力属于注意力机制的一种,符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景这些模块类似,用于特征提取和优化。 总结来说,RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制,有效提取并优化特征,提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型,特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB(Residual Channel Attention Block)模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**,其核心原理是通过残差学习通道注意力机制的结合,动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用原理分步说明: 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块(Residual Block)设计,包含两个卷积层和激活函数,通过跳跃连接(Skip Connection)将输入输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题,支持更深的网络训练,公式为: $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数,$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块(Channel Attention Module),通过全局平均池化(Global Average Pooling)统计通道特征,并利用全连接层生成通道权重: $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数,$\delta$为ReLU,$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果: $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常多尺度特征提取模块结合(如引用[1]中提到的多尺度卷积层),通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息,再利用通道注意力筛选关键特征,减少冗余计算,提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率(SISR)**:如RCAN(Residual Channel Attention Networks)模型,通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**:在红外可见光图像融合任务中,RCAB用于增强跨模态特征的表征能力,保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量超分辨率网络**:由于通道注意力可抑制无效特征,RCAB在减少计算量的同时保持性能,适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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