automatically select architectures

XCode5编译器警告解析
本文解析了使用XCode5.x打开由XCode4.x创建的项目时出现的编译器警告automaticallyselectarchitectures问题。介绍了XCode5的新特性BuildActiveArchitectureOnly及其可能导致的错误,并给出了具体的解决方案。

各位在用XCode 5.x 打开用XCode 4.x 创建的项目时候。会遇到编译器警告automatically select architectures.

1. This is because the XCode 5 improves the compile time to active a new feature called 

Build Active Architecture Only.

 

2. so. The XCode only compile the active architecture code.

 

3. The may be a bug. (

when you've built the debug version of a static library while having connected an armv7 device, and then, when you're debugging your main application, you've connected an armv7s device (or vice versa). Subsequently you'll get the error above (or a similar one)

)

就是说在debug 版本时, 你编译的code只有 armv7, 当你在armv7s的设备上运行code. 就会遇到链接错误的问题。

 

参考:

http://stackoverflow.com/questions/17311075/after-update-to-xcode-5-ld-symbols-not-found-for-architecture-armv7-or-armv

转载于:https://www.cnblogs.com/JiesonWu/p/3583890.html

### 自动化设计卷积神经网络架构的方法与工具 自动化设计卷积神经网络(CNN)架构旨在通过算法和框架来优化模型结构,从而提高性能并减少人工干预。当前的研究和技术主要集中在以下几个方面: #### 神经架构搜索 (Neural Architecture Search, NAS) NAS 是一种用于自动发现高效神经网络架构的技术。该方法通常涉及三个核心组件:搜索空间、搜索策略以及评估指标。 - **搜索空间**定义了可以探索的不同层类型及其连接方式。对于 CNN 来说,这可能包括不同类型的卷积操作、池化层和其他常见的构建模块。 - **搜索策略**决定了如何遍历这个巨大的可能性集合。常用的方法有强化学习、进化算法和基于梯度的优化等[^1]。 - **评估指标**用来衡量候选架构的好坏。一般会考虑准确性、计算成本等因素,在某些情况下也会引入特定任务的需求如延迟时间或内存占用量。 ```python import nni # NNI是一个流行的AutoML库,支持多种NAS算法实现 from nni.algorithms.nas import enas, darts # 使用ENAS进行神经架构搜索的例子 model = enas.search() ``` #### 可视化一致性分析 研究显示,在不同的 CNN 架构之间存在所谓的 "sweet spots",即参数配置使得多个架构表现出相似的最佳表现区间。这种现象有助于缩小 NAS 的搜索范围,并指导手动调整超参数的过程。 #### 结合先验知识的设计原则 除了完全依赖于数据驱动的方式外,还可以利用领域专家的经验来进行更有效的架构设计。例如,在处理图像识别问题时,可以选择具有较好归纳偏置特性的基础单元;而在其他应用场景下,则应根据具体需求定制相应的解决方案[^3]。 #### 工具推荐 为了简化这一过程,一些开源项目提供了易于使用的接口和支持多样的硬件平台: - AutoKeras 提供了一个高层次 API 接口,允许用户快速启动 NAS 实验; - Neural Architecture Optimization Toolkit (NAO) 集成了多种先进的 NAS 技术; - Google Vizier 和 TensorFlow Model Analysis 则侧重于实验管理和结果可视化功能。
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