tp U函数 logs

本文解决了ThinkPHP框架中U函数导致的路由路径大小写不匹配问题,通过修改视图文件名并记录日志最终成功解决页面加载失败的情况。

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

注意 U 函数

 

项目今天已经搞定了本以为可以上线了没问题了,但是

当我把tp调试模式关闭后:      define('APP_DEBUG',false);   

页面完全加载不出来,于是开启:  'SHOW_ERROR_MSG' => true, // 显示错误信息     

因为我给html页面的命名是驼封法:    navOperate.html     但是在关闭开发模式后 经过U函数解析发现  生成的路径全部是小写 navoperate.html 

   因此他找不到文件navoperate.html    因为我view目下的html文件是navOperate.html  但是如果不关闭开发模式U函数解析是区分大小写的正确的 

我在官网上找了一下说是开启他  'SHOW_PAGE_TRACE' =>true   就行了    但是我式了,没有作用的 ,因为明天就要上线了,所以就把view目录里的名字统一小写

 

本以为没事了但是


 

好吧,继续在tp官网上狂搜好久终于找到答案了  需要 手动 写入日志

<?php
    namespace Admin\Controller;
    use Think;
    use Think\Controller;
    class IndexController extends Controller {
    public function index(){
          \Think\Log::record('测试日志信息');
    } 

这是我的项目的案例

 

看不懂的话到这里:   http://www.thinkphp.cn/topic/12695.html

 

 

2015-04-29   21:32:42

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jxkshu/p/4467288.html

<think>我们正在处理一个关于使用Qwen大模型训练TSB-AD-U数据集的问题。首先,我们需要明确几个关键点: 1. TSB-AD-U数据集是什么?根据名称,它可能与时间序列数据(Time Series Data)和异常检测(Anomaly Detection)有关,但具体需要确认。 2. Qwen大模型:通常指阿里云推出的通义千问(Qwen)系列大型语言模型(LLM),包括不同规模的版本(如Qwen-1.8B, Qwen-7B, Qwen-14B等)。注意,LLM通常是针对自然语言处理的,而时间序列数据是数值型数据,因此可能需要调整模型结构或数据表示。 由于问题中没有提供TSB-AD-U数据集的详细信息,我们假设这是一个公开的时间序列异常检测数据集。如果没有现成的信息,我们可以推测训练步骤大致如下: ### 步骤1: 数据准备 - 加载TSB-AD-U数据集,通常包含多个时间序列,每个时间序列可能有多维特征,并标注了异常点或异常段。 - 预处理:数据清洗、归一化、缺失值处理等。 - 将时间序列数据转化为适合大模型输入的格式。对于LLM,通常需要将数值序列转化为文本序列(例如,将每个时间步的数值转化为token),或者使用其他方法(如使用时间序列特征提取器将数据转化为特征向量,再输入LLM)。 ### 步骤2: 模型选择 - 选择Qwen系列中的一个模型作为基础模型。考虑到计算资源,可以选择较小版本(如Qwen-1.8B)进行初步实验。 - 由于Qwen是语言模型,处理时间序列数据需要调整: - 方法1:将时间序列数据转换为文本描述(例如,将每个时间点的数值用自然语言描述,形成一段文本),然后进行微调。但这种方法可能丢失数值精度。 - 方法2:使用一个时间序列编码器(如Transformer Encoder)将时间序列数据编码为特征向量,然后输入到Qwen的中间层(例如,作为额外的输入嵌入)。这需要修改模型结构。 - 方法3:将时间序列数据分段,每段数据转化为一维向量,然后通过一个线性层映射到与Qwen词嵌入相同的维度,再输入到Qwen的Transformer中。这样,时间序列数据被当作一个特殊的“语言”来处理。 ### 步骤3: 模型微调 - 目标:使Qwen能够理解时间序列数据并检测异常。 - 任务定义:通常时间序列异常检测可以视为序列标注问题(每个时间点是否异常)或序列分类问题(整个序列是否包含异常)。 - 损失函数:对于序列标注,可以使用二分类交叉熵;对于序列分类,可以使用交叉熵损失。 - 训练:在训练集上微调模型,使用优化器(如AdamW)和适当的学习率。 ### 步骤4: 评估 - 使用验证集和测试集评估模型性能,常用指标包括精确率、召回率、F1分数、AUC等。 ### 注意事项 - 计算资源:大模型训练需要大量GPU资源,确保有足够的计算能力。 - 数据规模:如果数据集较小,可能需要使用数据增强或迁移学习来避免过拟合。 由于具体细节(如数据集格式、任务要求)不明确,以上为一般性步骤。下面提供一个概念性代码框架: ```python import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer # 假设我们已经将时间序列数据转化为特征向量序列,并处理成模型输入格式 # 例如,每个时间步的数值被转化为一个向量,然后通过一个线性层映射到嵌入空间 class QwenTimeSeriesModel(torch.nn.Module): def __init__(self, base_model_name="Qwen/Qwen-1_8B"): super().__init__() self.base_model = AutoModel.from_pretrained(base_model_name) self.input_proj = torch.nn.Linear(time_series_feature_dim, self.base_model.config.hidden_size) self.classifier = torch.nn.Linear(self.base_model.config.hidden_size, 2) # 二分类:正常/异常 def forward(self, time_series_input, attention_mask=None, labels=None): # time_series_input: [batch_size, seq_len, feature_dim] inputs_embeds = self.input_proj(time_series_input) # [batch_size, seq_len, hidden_size] outputs = self.base_model(inputs_embeds=inputs_embeds, attention_mask=attention_mask) sequence_output = outputs.last_hidden_state # [batch_size, seq_len, hidden_size] logits = self.classifier(sequence_output) # [batch_size, seq_len, 2] loss = None if labels is not None: loss_fct = torch.nn.CrossEntropyLoss() loss = loss_fct(logits.view(-1, 2), labels.view(-1)) return (loss, logits) if loss is not None else logits # 数据加载和预处理(伪代码) def load_and_preprocess_data(): # 加载TSB-AD-U数据集 # 返回训练集、验证集:包括时间序列数据和标签 pass # 训练 model = QwenTimeSeriesModel() training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=5, per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, logging_dir='./logs', logging_steps=10, evaluation_strategy="epoch", save_strategy="epoch", load_best_model_at_end=True, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, # 需要自定义数据集类 eval_dataset=val_dataset, # 可以自定义compute_metrics函数来评估 ) trainer.train() ``` ### 相关问题 1. TSB-AD-U数据集的具体结构是什么?包含哪些字段? 2. 如何将时间序列数据转换为适合Qwen模型的输入? 3. 在微调Qwen模型时,如何避免过拟合? 4. 除了分类方法,还有哪些时间序列异常检测的建模方式? 5. 如何评估时间序列异常检测模型的性能?</think>### 使用Qwen大模型训练TSB-AD-U数据集的指南 #### 1. **数据预处理** - **格式转换**:将TSB-AD-U数据集(时间序列异常检测数据)转换为Qwen兼容的文本格式。例如,将时间戳、传感器值和标签转化为自然语言描述: `"2023-01-01 12:00:00, 传感器A=25.6, 传感器B=0.8, 标签=正常"` - **归一化处理**:对数值型特征进行标准化(如Z-score归一化),公式: $$ x' = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ 其中$\mu$为均值,$\sigma$为标准差[^1]。 - **序列分段**:将长时序列切分为固定长度片段(如256个时间步),作为模型输入单元。 #### 2. **模型选择与配置** - **模型版本**:推荐使用**Qwen-7B**(70亿参数)或其微调版本,平衡性能与计算需求。 - **输入适配**: - 在Embedding层前添加线性投影层,将数值特征映射到词向量空间。 - 添加特殊标记如`[SENSOR]`、`[ANOMALY]`标识数据域。 - **训练模式**:采用**指令微调(Instruction Tuning)**,构造任务提示: `"根据传感器数据判断是否异常:{数据片段} → 答案:"` #### 3. **训练流程** ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer # 加载预训练模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B") # 添加自定义投影层(假设输入维度为10) model.resize_token_embeddings(model.config.vocab_size + 1) # 新增特殊token model.model.embed_tokens.proj = torch.nn.Linear(10, model.config.hidden_size) # 配置训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=10, learning_rate=5e-5, fp16=True # 启用混合精度 ) # 启动训练 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset # 预处理后的数据集 ) trainer.train() ``` #### 4. **性能优化技巧** - **知识蒸馏**:用大型模型(如Qwen-14B)的输出作为软标签,训练轻量版模型。 - **混合精度训练**:使用`fp16`或`bf16`减少显存占用。 - **梯度累积**:通过`gradient_accumulation_steps`模拟更大batch size。 - **LoRA微调**:冻结原模型权重,仅训练低秩适配矩阵,显著减少参数量[^2]。 #### 5. **评估与部署** - **评估指标**: - 准确率:$$ \text{Accuracy} = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $$ - F1分数:$$ F1 = \frac{2 \times \text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} $$ - **部署方案**: - 使用**vLLM**框架实现高并发推理 - 通过OpenAI格式API暴露服务: `POST /v1/completions { "prompt": "传感器数据...", "max_tokens": 5 }` #### 6. **注意事项** - **数据偏差**:TSB-AD-U中异常样本较少,需采用过采样(SMOTE)或加权损失函数。 - **领域适配**:若数据含专业术语(如工业设备名称),需扩展词表并继续预训练。 - **计算资源**:Qwen-7B训练需至少4×A100(80G)GPU,推荐使用阿里云PAI平台。 --- ### 相关问题 1. 如何处理TSB-AD-U数据中的类别不平衡问题? 2. 在资源受限环境下如何优化Qwen大模型的训练效率? 3. 如何将时间序列数据有效转化为自然语言描述? 4. 微调后的模型如何部署到边缘设备(如工业传感器网关)? 5. 除了准确率,还有哪些指标适合评估时间序列异常检测模型? [^1]: 归一化处理可提升模型收敛速度,参考《Deep Learning》Chapter 8.1. [^2]: LoRA微调方法详见论文《LORA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》.
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