vscode-phpcs относится к проекту GitHub squizlabs/PHP_CodeSniffer
, который интегрирует PHP_CodeSniffer в VSCode.
Его readme упоминает настройку phpcs.ignorePatterns
:
Массив шаблонов glob для пропусков файлов и папок, которые совпадают при использовании ваших документов.
{ "phpcs.ignorePatterns": [ "*/ignored-file.php", "*/ignored-dir/*" ] }
Это относится к опции PHP CodeSniffer
--ignore
.Это не то, что вы хотите точно, поскольку оно игнорирует все ошибки в заданном наборе файлов.
Но вы можете использовать синтаксис PHP CodeSniffer для игнорирования ошибок :
Игнорирование частей файла
Некоторые части вашего кода могут не соответствовать стандарту кодирования. Например, вам может потребоваться разорвать ваш стандарт для интеграции с внешней библиотекой или веб-службой. Чтобы остановить PHP_CodeSniffer, генерируя ошибки для этого кода, вы можете обернуть его в специальные комментарии. Затем PHP_CodeSniffer спрячет все ошибки и предупреждения, которые генерируются для этих строк кода.
$xmlPackage = new XMLPackage; // phpcs:disable $xmlPackage['error_code'] = get_default_error_code_value(); $xmlPackage->send(); // phpcs:enable
Опять же, не совсем то, что вы хотите, так как вы должны указать это в файле -file основы
Вы можете отключить несколько кодов сообщений об ошибках, sniff, категории или стандарты, используя список, разделенный запятыми. Вы также можете выборочно повторно включить только те, которые вы хотите.
В следующем примере отключается весь стандарт кодирования PEAR и все фреймы Squiz, прежде чем выборочно повторно включить определенный sniff. Затем он снова включает все правила проверки в конце.
// phpcs:disable PEAR,Squiz.Arrays $foo = [1,2,3]; bar($foo,true); // phpcs:enable PEAR.Functions.FunctionCallSignature bar($foo,false); // phpcs:enable
Проблема со следующей строкой. Шум должен быть случайным образом распределенным массивом.
noise = np.array(size=[batch_size, batch_images], low=-1.0, high=1.0)
Вы можете изменить вышеуказанную строку на следующую. А также batch_images
не размер. Это массив изображений. Таким образом, вместо batch_images
вы должны указать здесь форму выходного сигнала генератора. Например, если генератор выводит (64,64,3)
цветное изображение, вы должны указать его вместо batch_images.
noise = np.random.uniform(size=[batch_size, gen_out_xshape, gen_out_yshape, no_of_channels], low=-1.0, high=1.0)
Обратите внимание, что no_of_channels
не требуется, если изображения имеют формат градаций серого.