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原创 解决Python的can‘t pickle module object
假设bug点出在了代码中间部分,比如在拉取某个来自其他包的数据的时候,显示了这段代码can't pickle module object,往前找关联的部分,比如前面import了一个包来处理数据,那么检查这段代码,你可能没有正确的拉取这个包。比如这个包的名字叫data_process,里面有个def也叫data_process,那么确保你拉取的是`dataprocess=data_process.data_process`,而不单是`data_process=data_process`。
2025-04-26 10:35:56
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原创 实际解决TinyVGG在运行中遇到的向量无法相乘的问题
问题的根源是导入的Image尺寸(height,width)经过神经网络后,无法与nn.Linear中的尺寸正确匹配。解决的方案就是从输入开始,一层层的计算经过每一层处理后的图片尺寸。此类问题是由输入和输出向量的尺寸不匹配所导致的。公式在上篇博客中提到了,每一层都要apply一下这个公式。我的输入图片尺寸是224x224。本文使用一个实际例子展示了当出现以下报错时该如何解决。这是一个向量相乘的错误。代表向量因尺寸问题无法相乘。然后就可以成功运行forward了。
2025-04-19 17:55:02
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原创 如何计算2d卷积神经网络的特征图形尺寸
咱假设说in_channel是一个torch([1,28,28]),即一个颜色通道(color channel),长宽各为28x28。因为识别图片的方式差不多,可以理解为一个有固定尺寸的正方形扫描器在一个图片上一行一行的扫描图片的像素,所以计算方式是一样的。每层的意思是一样的,这样最后一层nn.Linear这样就可以计算了。用Conv2d和MaxPool2d两个神经层做例子。
2025-04-07 12:22:04
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原创 记录:挂载Docker Volume的实际操作
意思就是,任何在filesystem内的改变(增加删除修改文件),将会反映到container filessystem内所mount的那个文件夹。Docker Bind Mount本质上是Mount了host filesystem和container filesystem。这里我用了`--volume`。以下是mount的方法(MAC)以及可能遇到问题的troubleshooting。我用`--volume`是因为其能自动创建一个新的文件夹路径。如果你不知道image-name,那么用以下代码查询。
2025-04-06 17:37:56
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原创 记录:解决n8n的Local File Trigger无法触发
默认是两个,其中一个是`**/data/shared/**`文件夹,可以使用。包括如果在**/shared/**文件夹下创建新的文件夹,也是默认挂载到n8n的。因为n8n是host在Docker中的,因此我指定的本地文件夹并没有被mount在n8n这个Container之下。进入Docker,点开n8n,点击Binds Mount查看目前挂载的文件夹。这里我们在**/shared/**文件夹下创建一个名叫test的文件夹。总结:不能直接使用本地文件夹,是因为没有被mount到n8n。
2025-04-06 00:57:52
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原创 记录localhost:3000出现Error:500的解决方法
网络查证后,localhost:3000会尝试不间断地访问并调用tika server(localhost:9998),如果tika server无法正常启动,则localhost:3000会跳出Error: 500。我在Open WebUI内调用了Tika Server作为“内容提取引擎”,地址为http://localhost:9998。经测试发现,在尝试访问localhost:3000期间,localhost:9998并未正常开启。重新开启tika server后,问题解决。
2025-04-04 17:27:07
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原创 修复由于外置显卡坞导致的外接显示器黑屏
首先通过设备管理器移除原先的显卡,然后重新安装显卡驱动,如果安装的是Windows通用设备管理器,则需要等待多至几分钟,等待其自适应成笔记本的独立显卡驱动,然后重新启动电脑(一般在安装完成显卡后会自动提示是否重启,重启即可)。这么操作后,再次将显示器与笔记本直连后,显示器就可以显示内容了,但依然是由笔记本的内置显卡驱动的。所以是转了一大圈又回到了原点,但起码显示器又能用了。这两天倒腾电脑,翻出来了很久以前的雷蛇战核X,里面内置了一张NVIDIA RTX 3070Ti,于是想着使用它给目前的笔记本增加性能。
2025-02-10 11:26:42
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空空如也
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