艺桥-优快云博客

原创 ubuntu,确认cudnn是否安装成功

ubuntu,确认cudnn是否安装成功

2024-06-05 19:08:18 916

原创添加pip源,ubuntu

【代码】添加pip源,ubuntu。

2024-06-05 19:03:16 465

原创 ValueError: Reference is empty.

表明你的代码中存在一个引用（reference）为空的错误。在 Python 中，这通常发生在你尝试使用一个空对象或者不存在的引用时。检查你的代码并找出引起错误的具体原因，然后根据具体情况采取相应的措施，如正确初始化变量、确保访问的元素或属性存在，或者修复函数返回值。要解决这个问题，你需要追踪引起错误的部分并检查你的代码，找出引用为空的地方。如果一个变量没有被赋予任何值，那么它的引用就为空。在尝试访问列表、字典、类实例等的元素或属性时，确保它们确实存在。），可能会导致引用为空的错误。

2024-03-09 22:06:14 613

原创大语言模型中，role为user、assistant、system有什么区别

在对话系统或交互式应用中，用户、助手和系统之间的交互通常是动态的和复杂的。用户向系统提出问题或请求，助手解释用户的意图并向系统传达，系统根据用户的输入和上下文生成相应的响应，并通过助手传达给用户。在大语言模型中，通常涉及到三种角色：用户（user）、助手（assistant）和系统（system）。它们的区别在于其在对话或交互过程中扮演的角色和功能。总的来说，用户、助手和系统在大语言模型中代表了不同的角色和功能，共同构成了对话或交互过程的重要组成部分。

2024-03-09 21:14:18 7718

原创 tr(self, key, value)AttributeError: property ‘eos_token‘ of ‘ChatGLMTokenizer‘ object has no

复制原模型的tokenizer_config.json文件到新模型下，覆盖新模型的这个文件。peft->0.7.1 ,然后训练，再推理试试看。peft 包：训练时与推理时版本不一致。结果：pass ，ok。

2024-03-09 20:07:11 787 1

原创大语言模型训练， Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、全量参数在训练时、适用场景方面都有什么区别

大语言模型训练，微调方法优缺点

2024-03-06 14:20:14 885

原创 YOLOv5 的网络设计特点

YOLOv5 使用了CSPDarknet53 作为其主干网络（backbone），CSPDarknet 是一种具有高效性能的卷积神经网络结构，它采用了交叉防止特征分解（Cross Stage Partial）的设计，能够更有效地进行特征提取和信息传递。：YOLOv5 采用了一种称为 “Panoptic” 的结构，结合了 YOLOv3 和 YOLOv4 的设计以及大量的新特性，以实现更好的目标检测性能。：YOLOv5 通过优化网络设计、剪枝和量化技术，实现了更快的训练和推理速度，适合于实时的物体检测应用。

2024-03-04 18:21:03 575

原创 stable diffusion比 transformer 作了哪些改进

Stable Diffusion 是一个基于自注意力机制的生成模型，它的设计受到了 Transformer 模型的启发，但也在很多方面进行了改进。总的来说，Stable Diffusion 在借鉴 Transformer 的自注意力机制基础上，通过引入扩散过程和改进的损失函数设计等方面的改进，提高了模型的生成稳定性、长距离依赖处理能力和生成质量。：由于稳定性和长距离依赖处理的改进，Stable Diffusion 在生成图像和文本时往往能够取得更好的质量和多样性，降低了生成结果中的错误和重复。

2024-03-01 11:21:44 1583 1

原创有同学可能会问【python中, 存在列表a，函数f的参数为列表，将列表a作为参数传入函数f，在函数内改变列表a的内容，该函数执行完后，在函数外，列表a的内容发生了变化，为什么】

python，函数参数为列表

2024-03-01 11:19:15 439 1

原创 lib/python3.9/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:10:10: fatal error: cusolverDn.h:

sudo apt install nvidia-cuda-dev

2024-02-26 16:05:24 597 1

原创 python，图像混合效果cv2.addWeighted

当使用 cv2.addWeighted() 函数时，可以通过调整两幅图像的权重参数来实现图像混合效果。，最后使用 cv2.addWeighted() 函数将两幅图像混合在一起，得到了混合后的结果。使用 cv2.addWeighted() 函数时，需要保证两幅图像的尺寸和通道数相同。是一个常数，用来调整亮度。这个函数常用于图像叠加、混合以及图像融合等操作。函数用于将两幅图像按照给定的权重相加。是两幅图像的权重参数，控制了两幅图像在最终结果中的比例，在这个例子中，首先读取了两幅图像。函数展示混合后的图像。

2024-02-21 15:14:57 703

原创 python，restful api简单示例（post方式）

【代码】python，restful api简单示例（post方式）

2024-02-21 11:06:35 701

原创 python ，BGR转RGB

转换为 RGB 颜色值。转换的关键在于将 B、G、R 三个通道的顺序进行交换，从而得到 RGB 颜色值。表示从后向前取值，即将原本的 BGR 颜色值元组的顺序进行颠倒，得到 RGB 颜色值。在这里，我们将一个代表 BGR 颜色值的元组。希望这可以帮助到你！

2024-02-21 10:46:20 984 1

原创 ubuntu，【后端执行python代码】的方法，详解

这些是一些常见的方法，你可以根据具体的需求选择最适合的方法来后台执行 Python 代码。

2024-02-20 14:40:54 1557

原创 ubuntu、bash，执行python代码

通过执行 Bash 脚本来运行 Python 代码。替换为你要运行的实际的 Python 代码文件名。保存文件并关闭编辑器。

2024-02-18 15:39:02 640 1

原创安装 basicsr==1.4.2时报错，【basicsr 1.4.2 depends on tb-nightly】

安装 basicsr==1.4.2；

2024-02-05 21:36:46 2119 5

原创 windows10无法访问共享文件夹（ubuntu），0x80004005

在右边新建名为AllowInsecureGuestAuth的DWORD（32位）值并赋值为1 ，按F5刷新。win10，访问ubuntu下共享文件夹，无法访问，报错误代码0x80004005。1）在键盘输入WIN+R键，打开运行输入框。2）在运行输入框输入regedit,按回车。

2024-02-01 11:14:54 1892 1

原创 unet网络的上采样、下采样作用

在编码器中,网络从输入图像中提取多尺度的特征表示,然后通过解码器将这些特征映射回原始图像尺寸,以实现图像分割。因此,上采样和下采样在U-Net中起到了关键的作用,有助于提取更准确的特征表示,从而实现更好的图像分割。在编码器中,下采样操作将特征图的尺寸缩小,然后通过上采样操作将其重新放大,从而保留更多的细节信息。在U-Net中,上采样和下采样是两个重要的操作,用于在编码器和解码器之间传递信息。是指将特征图的尺寸上采样到更高的层次,以增加特征图的细节信息。是指将特征图的尺寸缩小到更高的层次。

2024-01-23 11:43:53 2391

原创 ubuntu20，启动后端服务的方式（例如crontab）

您可以创建一个`.service`文件来定义您的后端服务，并使用`systemctl`命令来启动、停止和管理服务。2. `init.d`脚本：在旧版的Ubuntu上，使用`init.d`脚本启动后台服务是常见的做法。4. `nohup`命令：您也可以直接在终端中使用`nohup`命令来启动后端服务，并使用`&`将其放入后台运行。在这个例子中，`/path/to/your_script.py`是您的后端服务的路径，`/path/to/your_logfile.log`是希望将输出写入的日志文件的路径。

2024-01-23 10:08:56 753

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原创 lib/python3.9/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:10:10: fatal error: cusolverDn.h:

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空空如也

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