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原创 【代码模板】从huggingface加载tokenizer和模型,进行推理
摘要:该代码展示了如何使用Hugging Face库加载PowerInfer的SmallThinker-3B-Preview模型进行推理。主要步骤包括:1)加载tokenizer和模型;2)创建text-generation任务管道;3)通过prompt生成回答。代码支持GPU加速,并提供了采样参数配置选项,可用于问答或文本生成任务。该模板适用于各种基于Transformer的语言模型推理场景。
2025-06-10 23:50:11
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原创 问题解决Git push error: remote: Permission to xxx.git denied to xxx. fatal: unable to access
在使用 Git 推送代码时,可能会遇到 denied to xxx 的错误提示,这通常是因为 Git 使用了缓存的 GitHub 凭据(如用户名/密码或 token),而这些凭据没有权限访问目标仓库。解决方法有两种:一是清除旧的 GitHub 凭据,让 Git 重新询问用户名和密码(或 token),具体操作因操作系统不同而异;二是改用 SSH 推送,首先生成 SSH key 并将其添加到 GitHub,然后修改远程地址为 SSH 格式,再进行推送。推荐使用 SSH 方式,因为它更安全且方便。
2025-05-21 19:22:28
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原创 解决Pytorch 和 cuda版本不兼容(The detected CUDA version xxx mismatches the version that was used to compile)
本文主要介绍了如何解决在GitHub代码中遇到的CUDA版本兼容性问题。首先,通过检查已安装的CUDA Toolkit版本,选择兼容的版本并修改路径。如果没有合适的版本,可以前往NVIDIA官网下载并安装所需的CUDA Toolkit。安装过程中,需注意检查驱动版本是否与CUDA Toolkit匹配,以避免不必要的安装步骤。接着,通过修改~/.bashrc文件中的路径配置,确保系统使用正确的CUDA版本。最后,通过运行nvcc --version命令验证CUDA版本是否成功切换。本文还提到,可以通过修改~/
2025-05-12 12:37:13
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原创 毫米波雷达3-三个FFT(距离,速度,角度)
在快时间维度,即使一个移动的物体,我们也可以看作不动,那么对于快时间维度进行FFT就可以得到距离。在这个过程中,复数信号数据的实部和虚部被视为同相分量(I)和正交分量(Q),它们可以用来表示信号的振幅和相位。不同的天线之间本就有一定的相位差,就引起了不同的尖峰,那么实际上这代表了不同方向产生的“频率分量”,综合所有的方向的“频率分量”,第三维的FFT终于就给了我们目标角度的信息。我们在慢时间进行FFT的时候,物体可以看作移动了,这时我们提取2维fft中携带的相位(多普勒)信息就可以获得物体的速度了。
2023-10-31 21:37:00
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原创 毫米波雷达2-雷达的工作模式
文章目录flash mode: 用于烧写functional mode: Power off the board and remove the jumper from only header SOP2 (this puts the board back in functional mode)flash mode: 用于烧写functional mode: Power off the board and remove the jumper from only header SOP2 (this puts
2023-10-19 13:44:51
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原创 毫米波雷达1-雷达基础知识
多个物体会导致出现多个频率的IF信号,频率越大越远,这种包含多个频率的IF信号必须用FFT进行分离,得到一个频率谱,观察到多个峰值。见:https://blog.youkuaiyun.com/qq_45377662/article/details/109999269。频率随时间线性增加的正弦信号,用于FMCW雷达。带宽(bandwith B): 增加的频率大小。时延(duration。RX和TX信号的频率之差。): 脉冲的起始频率。
2023-10-09 10:51:48
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原创 pytorch-tensorboard的基本用法二——add_image()
pytorch-tensorboard的基本用法二——add_image()
2022-07-01 20:28:06
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原创 pytorch-tensorboard的基本用法一——add_scalar()
pytorch-tensorboard的基本用法一——add_scalar()
2022-07-01 19:53:26
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原创 Python深度学习之Tensorflow基础
介绍神经网络框架tensorflow,参考吴恩达老师的深度学习课程,tensorflow版本为2.x
2022-02-17 15:30:47
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MotorcycleData.csv
2022-01-30
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