word遇到错误 使其无法正常工作 因此需要关闭word 是否希望我们立刻修复

本文提供两种解决方案来解决Word启动异常的问题。第一种方法是通过删除Word安装路径中的Normal.dot文件来解决问题;第二种方法是使用Office2016卸载工具进行修复。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

方法1:

网上找的方案:

win10下按下快捷键win+R,

然后在里面输入 %appdata%\microsoft\templates ,确定,此时就会直接进入Word安装路径,在里面找到“Normal.dot”文件,将其删除,再次运行Word就OK了。

 

方法2:

去网上下载office2016卸载工具,注:下载的版本与你操作系统上的版本要一致。

下面是我下载的office2016的工具

链接:http://pan.baidu.com/s/1qXTN5YO 密码:eys7

 

 

解压得到如上,运行就可以了。

点击下一步。

时间有点长,耐心等待。

完成之后重启电脑就可以了。word完美运行。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/hzStudy/p/7666283.html

### 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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