在Python中,我们可以用numpy解决结构数组问题。今天小编就来带大家一起看看吧。
具体代码如下:
cal_ctrl = np.dtype({‘names’:[‘ifrm_width’,#图片宽度 y ‘ifrm_height’,#图片长度 y ‘conv_size’,#卷积核大小最大3*3 y ‘conv_pad’,#是否有零填充 y ‘conv_std’,#卷积步长 y ‘ifrm_num’,#计算一个输出帧(feature map)需要多少个输入帧。从1计数。需要是8的整数倍。 y ‘ifrm_bsptr’,#存放所有输入帧基地址的DDR地址指针。(*iframe_base_ptr)指向的DDR空间依次存放各个输入帧。 t ‘relu_en’,#当为为TRUE第一层卷积输出为【0~127】:当为Flash第一层卷积输出为【-】 ‘res_en’,#当为TRUE feature map层累加功能,累加后再做Relu:当为Flashfeature map层累加功能 ‘pool_en’,#第一次2*2最大池化标准位 ‘convp_bsptr’,#存放卷积计算的滤波系数的地址指针。W t ‘convk_bsptr’,#存放卷积计算的K参数(每个输出帧的bias)的地址指针。b t ‘res_bsptr’,#存放Feature map累加层的数据的地址指针。 t #———————-second depth wise conv———————- ‘dw_en’,#Depth wise 卷积使能。 ‘dw_pad’,#True 零填充,Flash不需要填充 ‘dw_std’,#步长 ‘dwp_bsptr’,#存放Depth wise卷积计算的滤波系数的地址指针。包含K参数(每个输出帧的bias)。 ‘dw_relu_en’,#1’b1:使能Relu,第二层卷积输出为[0~127]的整数;1’b0:不使能,第二层卷积输出为[-128~127]的整数。 #————————– frame output ctrl————————- ‘ofrm_width’,#输出帧的宽 ‘ofrm_height’,#输出帧的长 ‘ofrm_num’,#输出帧的通道数 ‘ofrm_bsptr’,#输出帧地址指针 ‘conv_end’],#继续去读conv common ctrl info队列,进行卷积计算。1:卷积计算结束,发出中断。 ‘formats’:[np.uint16,np.uint16,np.uint8 ,bool,np.uint8,np.uint16,np.uint32,bool,bool,bool,np.uint32,np.uint32,np.uint32, bool,bool,np.uint8,np.uint32,bool,np.uint16,np.uint16,np.uint16,np.uint32,bool]},align=True)#结构体中数据类型
</pre> 在这段代码中使用np.dtype来创建结构的每个字段,并且对每个字段的类型进行初始化类型, 可以使用下面的代码来添加实例; a = np.array([(……),(…….)], dtype=cal_ctrl) #或者 a= np.empty((1), dtype=cal_ctrl)#创建了一个空的实例 #可以使用numpy创建数组的方法来创建它的实例,需要自创建数组的函数中加dtype=cal_ctrl <pre class="brush:js;toolbar:false">
可以使用a.dtype来查看结构的数据类型
a[0][”ifrm_num”] = 45 #通过a[][]来修改或者访问结构的属性。
</pre> 扩展:使用下面的代码可以将python结构装换为bin二进制文件来提供给C语言使用 a.tofile(“test.bin”) <pre class="brush:js;toolbar:false">
以上就是numpy实现结构体的方法。
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