[思] 工业代码规范的重要性

本文通过解决Tensorflow预测异常问题的过程,阐述了工业代码规范的重要性。作者在调试过程中发现,模型路径配置错误导致了预测失败。这启示我们,遵循代码规范不仅能够预防此类错误,还能够提升代码的可读性和维护性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

工业代码规范是铠甲而非鸡肋

Tensorflow 源码编译断断续续装了两天,起初是因为OCR算法跑起来之后,始终无法正确预测结果,并且观察发现,GPU显存也没有完全利用起来。所以自然而然把问题归因于,Tensorflow GPU没有正确安装,所以聚焦在重新编译。

今天下午总归是让TF1.7跑起来了,磕磕绊绊耽误了很久,但再跑起来模型,发现预测结果还是异常,调出来看GPU,现存已经完全利用起来了,但为什么有问题呢?

因为在IDEA中结果正常,隐约感觉到,模型可能并没有正确加载的问题?

尝试修改的方法,还是受昨晚静雅咨询python 异常处理机制的启发,python 异常处理主要是try … except 模块,用来捕获异常,控制程序中断逻辑的工具。因此我想来,为什么加在算法训练之初,判断模型是否正常加载呢?

所以就有了下午处理出的 model_loader模块,写完后放在了 203上跑起来。发现果不其然,gpu设备上,201的模型路径是 /home/royal/pgm/,而203的路径是 /home/royal/program/,问题得解。

想来,其实工业界的代码规范,并不是鸡肋,对于coder来说,是一种本心,一种工匠的自我约束,同样也是规范保护coder的内功。工业规范更多是为coder服务的,这是一个很好例子。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值