adb常用命令及应用常用目录

本文详细介绍ADB(Android Debug Bridge)的常用命令及其应用场景,并解释Android设备上的关键应用目录结构,便于开发者进行调试和数据分析。

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本文主要介绍adb常用命令及应用常用目录
1、adb常用命令
adb devices列出所有连接的android设备。
以下命令都是对单个devices而言,如果存在多个devices的话,下面的命令都需要将adb变为adb -s deviceId

adb shell进入devices命令行模式,进入命令行模式,就是linux命令行了
adb shell command进入devices命令行模式,并运行命令command
adb shell am start -n <package>/<package>.<activity>adb命令启动程序
adb shell am start -D -n <package>/<package>.<activity>adb命令启动程序 Debug模式

adb push <local> <remote>将本地的文件传送到device上,如安装系统apk, adb push a.apk /system/app/
adb pull <remote> <local>将device上的文件拉到本地,如将某个系统应用复制到d盘, adb pull /system/app/a.apk d:\\

adb install local安装应用
adb uninstall <-k> package卸载应用, -k表示保留应用数据和缓存

adb start-server启动adb服务,如果已经启动,不重复启动
adb kill-server停止adb服务

adb remount挂载devices,对devices拥有写权限
adb reboot重启设备
adb reboot -recovery以刷机模式重启
adb root以root运行

2、应用常用目录
/data/data/package_name/ 应用的数据目录,包括cache、databases、lib、shared_prefs,分别存放cache、数据库、lib、SharedPreferences数据
/data/system/dropbox 存放系统fc,应用fc,应用ANR,系统启动日志、日志备份等。如:system_app_anr@1367921168510.txt表示某个时间点anr日志,system_app_crash@1368011664687.txt为某个时间点fc日志。

可以使用adb pull拷贝数据到本地,
adb pull /data/data/cn.trinea.android.demo/databases/androiddemo d:\\表示拷贝数据库到d盘
adb pull /data/system/dropbox/ d:\\systemNotes表示将若有日志拷贝到到d盘

### 使用PyTorch加载CIFAR-10数据集进行图像分类 为了使用PyTorch加载CIFAR-10数据集并执行图像分类任务,通常会遵循一系列特定的操作流程。这些操作包括但不限于导入必要的库、定义转换函数、设置数据加载器以及准备用于训练和测试的数据。 #### 导入所需模块 首先,需要引入一些基本的Python包来辅助完成整个过程: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader ``` #### 定义图像预处理变换 接着,创建一组适用于输入图片的转换规则,这有助于提高模型性能或加速收敛速度。对于CIFAR-10而言,常见的做法是对原始RGB像素值做标准化处理,并随机裁剪及水平翻转增强样本多样性: ```python transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) ``` 这里`transforms.Normalize()`中的参数分别代表均值(mean)与标准差(std),它们来源于CIFAR-10官方给出的经验数值[^1]。 #### 设置数据加载器 之后,利用上述配置好的转换对象实例化对应的`datasets.CIFAR10`类,并通过`DataLoader`构建迭代器以便后续批量获取批次(batch)形式的数据供网络学习之用: ```python trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2) ``` 以上代码片段展示了如何基于PyTorch框架高效便捷地加载CIFAR-10数据集,并为其指定恰当的前处理方式以适应具体的机器学习应用场景需求[^2]。
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