lua提示bad argument #1 to ‘for iterator‘ (table expected, got nil)

这篇博客讨论了一个因传递错误参数给for迭代器而导致的Lua代码报错问题。示例代码显示在尝试迭代一个nil值时引发了错误。解决方法是检查代码中迭代器的参数是否正确,特别是在多层调用的复杂场景下。确保正确传递和使用迭代对象,以避免类似错误的发生。

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这个报错是因为在使用for迭代器时,传递给迭代器的参数不正确所导致的
例如下面的程序复原了该错误

local Set = {}
function Set:tostring(set)
	local l = {}
	for e,k in pairs(set) do	-- 由于这里接收到的是一个nil值,无法对nil值进行迭代操作所以报错
		l[#l + 1] = e
	end
	return "{"..table.concat(l,",").."}"
end

function Set:print( s )
	print(Set:tostring(s))
end

Set:print(s3)	 -- 传递一个nil值

如果你出现了这个报错信息,就好好检查一下代码中传递给迭代器的参数是否正确;特别是在多重调用的代码中须格外小心参数的传递

### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小和加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导和支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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