在xrun中,define用于定义宏,类似于C语言中的宏定义。它可以用来创建常量、函数、或者一段代码片段的别名,从而提高代码的可读性和可维护性。在使用define时,需要注意以下几点: 1. 定义常量:可以使用define来定义常量,例如: `define PI 3.14159`。 这样就定义了一个名为PI的常量,其值为3.14159。在代码中可以直接使...
`ifdefDUMPinitialbegin$display("Dump");$fsdbDumpfile("tb.fsdb");$fsdbDumpvars;end`elseinitialbegin$display("No Dump");end`endif 注意必须要用条件编译,因为vcs命令会用+define+DUMP来传递参数,条件编译fsdb相关函数,而xrun这里不需要。注意,这里面的4个软件,vcs仅支持和verdi配合使用,xrun仅支持和indago...
复制 #ifdefCONFIG_SND_PCM_XRUN_DEBUG#definexrun_debug(substream,mask)\((substream)->pstr->xrun_debug&(mask))#else#definexrun_debug(substream,mask)0#endif 配置好之后重新编译代码,启动系统,如果出现了XRUN,会得到类似这样的打印信息: audiocodec soc@xxxxxxxx:sound@0:XRUN:pcmC0D0p:0 /proc配...
Makefile操作通过`make sim SIM=vcs`开始VCS仿真，完成后执行`make verdi`打开波形。若选择Xrun，`make sim`即可，无需指定SIM，然后`make indago`调试波形。`make help`可查看命令列表，建议自行查看和调整。VCS与VerdiVCS仿真需在TB文件中添加特定代码生成.fsdb文件，条件编译以支持+define+DUMP参数传...
define trace nodes from CLI define tracing patterns from CLI define how should it be transported (erlang, tcp, custom) License Copyright 2015 Dmitry Russ Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may...
#define ORT_API_VERSION 8 #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif // SAL2 Definitions #ifndef _WIN32 #define _In_ #define _In_z_ #define _In_opt_ #define _In_opt_z_ #define _Out_ #define _Outptr_ #define _Out_opt_ #define _Inout_ #define _Inout_opt_...
打开VS的桌面向导如下: 创建DLL链接库项目 然后在头文件中添加mytest.h文件,添加代码如下: #pragma once #ifdef _DLL_EXPORTS #define DLL_API...> //===导出函数C++调用接口=== class DLL_API MyTestDLL { public: int addData(int a, int b)...深度学习模型库框架, 我对以前ONNXRUNTIME + Y...
// // Example mycustomop.cc: // // #define ORT_API_MANUAL_INIT // #include <onnxruntime_cxx_api.h> // #undef ORT_API_MANUAL_INIT // // OrtStatus* ORT_API_CALL RegisterCustomOps(OrtSessionOptions* options, const OrtApiBase* api_base) { // Ort::InitApi(api_base->G...
import onnxruntime as ort # define the priority order for the execution providers # prefer CUDA Execution Provider over CPU Execution Provider available_providers = ort.get_available_providers() pri…
import onnxruntime as ort # define the priority order for the execution providers # prefer CUDA Execution Provider over CPU Execution Provider available_providers = ort.get_available_providers() print(available_providers) providers = ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] ...