from deep_sort_pytorch.utils.parser import get_config from deep_sort_pytorch.deep_sort import DeepSort 爆红

时间: 2025-03-27 21:10:01 浏览: 56
### 解决 deep_sort_pytorch 导入时出现的错误 当遇到 `deep_sort_pytorch` 中 `utils.parser.get_config` 和 `DeepSort` 导入时报错的情况,通常可能是由于环境配置不当、依赖库缺失或版本不兼容等原因造成的。 #### 可能的原因分析 1. **Python 版本不匹配** Python 的不同版本可能会导致某些包无法正常安装或运行。建议确认当前使用的 Python 版本是否满足 `deep_sort_pytorch` 所需的要求[^1]。 2. **依赖项未正确安装** 如果缺少必要的依赖库或者这些库不是最新版,则可能导致导入失败。可以尝试重新创建虚拟环境并按照官方文档中的说明来安装所有必需的软件包。 3. **路径设置问题** 当前工作目录不在项目的根文件夹内也可能引发此类报错。确保切换到了正确的项目路径下再执行命令,例如: ```bash cd workplace_deepsort4.0/ ``` 4. **代码逻辑冲突** 若存在自定义修改或其他第三方插件干扰了原有功能模块的工作流程,那么这也会引起类似的异常现象。对于这种情况,应该仔细审查最近所做的更改,并考虑回滚至稳定状态后再逐步调试新增特性[^2]。 #### 推荐解决方案 为了有效处理上述提到的各种可能性所带来的挑战,下面给出了一套较为全面的操作指南供参考: - 验证所处环境中 Python 的具体版本号;如果有必要的话,请调整为更合适的选项; - 使用 pip 工具更新现有依赖列表或将整个工程迁移到一个新的隔离空间里边去操作: ```bash pip install -r requirements.txt --upgrade conda create --name myenv python=3.x source activate myenv pip install . ``` - 审查本地存储结构以及脚本启动位置是否合理无误;必要情况下可参照原始仓库里的 `.gitignore` 文件来进行清理整顿; - 尝试移除任何可能影响程序行为的因素(比如临时关闭其他正在占用资源的服务),之后再次测试能否顺利加载所需的类对象实例化方法。 通过以上措施往往能够帮助定位并修复大部分由外部因素引起的类似问题。当然,在实际动手之前最好先备份好重要资料以免造成不必要的损失。
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Traceback (most recent call last): File "D:\35433\Documents\pytorch项目\train\train_gpu_2.py", line 3, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 2, in <module> from tensorboard.summary.writer.record_writer import RecordWriter # noqa F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\summary\__init__.py", line 22, in <module> from tensorboard.summary import v1 # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\summary\v1.py", line 23, in <module> from tensorboard.plugins.histogram import summary as _histogram_summary File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\plugins\histogram\summary.py", line 35, in <module> from tensorboard.plugins.histogram import summary_v2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\plugins\histogram\summary_v2.py", line 35, in <module> from tensorboard.util import tensor_util File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\util\tensor_util.py", line 20, in <module> from tensorboard.compat.tensorflow_stub import dtypes, compat, tensor_shape File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\__init__.py", line 25, in <module> from . import app # noqa File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\app.py", line 21, in <module> from . import flags File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\flags.py", line 25, in <module> from absl.flags import * # pylint: disable=wildcard-import File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\absl\flags\__init__.py", line 35, in <module> from absl.flags import _argument_parser File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\absl\flags\_argument_parser.py", line 82, in <module> class ArgumentParser(Generic[_T], metaclass=_ArgumentParserCache): TypeError: metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases

import os import argparse import yaml import torch import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import numpy as np from tqdm import tqdm from natsort import natsorted from glob import glob from skimage import img_as_ubyte import utils from basicsr.models.archs.kbnet_l_arch import KBNet_l try: from yaml import CLoader as Loader except ImportError: from yaml import Loader parser = argparse.ArgumentParser(description='Image Deraining using Restormer') parser.add_argument('--input_dir', default='./Datasets/', type=str, help='Directory of validation images') parser.add_argument('--result_dir', default='./results/', type=str, help='Directory for results') parser.add_argument('--yml', default='Deraining/Options/kbnet_l.yml', type=str) args = parser.parse_args() ####### Load yaml ####### yaml_file = args.yml name = os.path.basename(yaml_file).split('.')[0] x = yaml.load(open(yaml_file, mode='r'), Loader=Loader) s = x['network_g'].pop('type') pth_path = x['path']['pretrain_network_g'] print('**', yaml_file, pth_path) ########################## model_restoration = eval(s)(**x['network_g']) checkpoint = torch.load(pth_path) model_restoration.load_state_dict(checkpoint['params']) print("===>Testing using weights: ", pth_path) model_restoration.cuda() model_restoration = nn.DataParallel(model_restoration) model_restoration.eval() factor = 8 datasets = ['Test1200', 'Test2800'] for dataset in datasets: result_dir = os.path.join(args.result_dir, dataset) os.makedirs(result_dir, exist_ok=True) inp_dir = os.path.join(args.input_dir, 'test', dataset, 'input') files = natsorted(glob(os.path.join(inp_dir, '*.png')) + glob(os.path.join(inp_dir, '*.jpg'))) with torch.no_grad(): for file_ in tqdm(files): torch.cuda.ipc_collect() torch.cuda.empty_cache() img = np.float32(utils.load_img(file_)) / 255. img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1) input_ = img.unsqueeze(0).c

(cvnets) D:\code\ml-cvnets-main>cvnets-train --common.config-file config/segmentation/pascal_voc/deeplabv3_mobilevitv2.yaml --common.results-loc deeplabv3_mobilevitv2_results/width_1_0_0 --common.override-kwargs model.classification.pretrained="LOCATION_OF_IMAGENET_1k_CHECKPOINT" NOTE: Redirects are currently not supported in Windows or MacOs. C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\site-packages\torchvision\models\detection\anchor_utils.py:63: UserWarning: Failed to initialize NumPy: module compiled against API version 0x10 but this version of numpy is 0xe (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:77.) device: torch.device = torch.device("cpu"), C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\site-packages\torchaudio\backend\utils.py:62: UserWarning: No audio backend is available. warnings.warn("No audio backend is available.") 2025-03-04 21:57:30 - DEBUG - Cannot load internal arguments, skipping. RuntimeError: module compiled against API version 0xf but this version of numpy is 0xe Traceback (most recent call last): File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\runpy.py", line 86, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\Scripts\cvnets-train.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "D:\code\ml-cvnets-main\main_train.py", line 193, in main_worker opts = get_training_arguments(args=args) File "D:\code\ml-cvnets-main\options\opts.py", line 332, in get_training_arguments parser = METRICS_REGISTRY.all_arguments(parser=parser) File "D:\code\ml-cvnets-main\utils\registry.py", line 180, in all_arguments self._load_all() File "D:\code\ml-cvnets-main\utils\registry.py", line 97, in _load_all import_modules_from_folder(dir_name, extra_roots=self.internal_dirs) File "D:\code\ml-cvnets-main\utils\import_utils.py", line 41, in import_modules_from_folder importlib.import_module(module_name) File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1050, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1027, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1006, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 688, in _load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 883, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 241, in _call_with_frames_removed File "D:\code\ml-cvnets-main\metrics\average_precision.py", line 11, in <module> from sklearn.metrics import average_precision_score File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 82, in <module> from .base import clone File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 17, in <module> from .utils import _IS_32BIT File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\site-packages\sklearn\utils\__init__.py", line 17, in <module> from scipy.sparse import issparse File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\site-packages\scipy\sparse\__init__.py", line 267, in <module> from ._csr import * File "C:\Users\boardman\.conda\envs\cvnets\lib\site-packages\scipy\sparse\_csr.py", line 10, in <module> from ._sparsetools import (csr_tocsc, csr_tobsr, csr_count_blocks, ImportError: numpy.core.multiarray failed to import 请逐句进行分析

# ------------------------------------------------------------------------ # Copyright (c) 2022 megvii-model. All Rights Reserved. # ------------------------------------------------------------------------ # Modified from BasicSR (https://github.com/xinntao/BasicSR) # Copyright 2018-2020 BasicSR Authors # ------------------------------------------------------------------------ import argparse import datetime import logging import math import random import time import torch from os import path as osp from basicsr.data import create_dataloader, create_dataset from basicsr.data.data_sampler import EnlargedSampler from basicsr.data.prefetch_dataloader import CPUPrefetcher, CUDAPrefetcher from basicsr.models import create_model from basicsr.utils import (MessageLogger, check_resume, get_env_info, get_root_logger, get_time_str, init_tb_logger, init_wandb_logger, make_exp_dirs, mkdir_and_rename, set_random_seed) from basicsr.utils.dist_util import get_dist_info, init_dist from basicsr.utils.options import dict2str, parse def parse_options(is_train=True): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( '-opt', type=str, required=True, help='Path to option YAML file.') parser.add_argument( '--launcher', choices=['none', 'pytorch', 'slurm'], default='none', help='job launcher') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0) parser.add_argument('--input_path', type=str, required=False, help='The path to the input image. For single image inference only.') parser.add_argument('--output_path', type=str, required=False, help='The path to the output image. For single image inference only.') args = parser.parse_args() opt = parse(args.opt, is_train=is_train) # distributed settings if args.launcher == 'none': opt['dist'] = False print('Disable distributed.', flush=True) else:

/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/utils/generic.py:441: FutureWarning: torch.utils._pytree._register_pytree_node is deprecated. Please use torch.utils._pytree.register_pytree_node instead. _torch_pytree._register_pytree_node( /home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/utils/generic.py:309: FutureWarning: torch.utils._pytree._register_pytree_node is deprecated. Please use torch.utils._pytree.register_pytree_node instead. _torch_pytree._register_pytree_node( hornetq Traceback (most recent call last): File "/home/ls_lunwen/KEPT-main/Kept/trace/main/./train_trace_rapt.py", line 28, in <module> main() File "/home/ls_lunwen/KEPT-main/Kept/trace/main/./train_trace_rapt.py", line 19, in main preprocess_dataset(args.data_dir,args.project) File "/home/ls_lunwen/KEPT-main/Kept/trace/main/../../common/data_processing.py", line 314, in preprocess_dataset process_project(base_dir,project) File "/home/ls_lunwen/KEPT-main/Kept/trace/main/../../common/data_processing.py", line 301, in process_project bug_reports_pd, links_pd, file_diffs_pd = process_data(issue_path, commit_path,data_type) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/KEPT-main/Kept/trace/main/../../common/data_processing.py", line 205, in process_data issue_pd = pd.read_csv(issue_path) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py", line 912, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py", line 577, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py", line 1407, in __init__ self._engine = self._make_engine(f, self.engine) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py", line 1661, in _make_engine self.handles = get_handle( ^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/common.py", line 859, in get_handle handle = open( ^^^^^ FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/yueli/HuYworks1/kept/input_data/raw/issue/hornetq.csv' /home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/utils/generic.py:441: FutureWarning: torch.utils._pytree._register_pytree_node is deprecated. Please use torch.utils._pytree.register_pytree_node instead. _torch_pytree._register_pytree_node( /home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/utils/generic.py:309: FutureWarning: torch.utils._pytree._register_pytree_node is deprecated. Please use torch.utils._pytree.register_pytree_node instead. _torch_pytree._register_pytree_node( eval parameters %s Namespace(project='hornetq', code_kg_mode='inner', data_dir='/home/yueli/HuYworks1/kept/input_data/', model_path='./output/hornetq', no_cuda=False, test_num=None, output_dir='./result/', overwrite=False, code_bert='../unixCoder', chunk_query_num=-1, per_gpu_eval_batch_size=32, code_kg_location='/home/yueli/HuYworks1/kept/input_data/hornetq/', text_kg_location='/home/yueli/HuYworks1/kept/input_data/hornetq/', length_limit=256, tqdm_interval=300.0, data_name='hornetq') Traceback (most recent call last): File "/home/ls_lunwen/KEPT-main/Kept/trace/main/eval_trace_rapt.py", line 25, in <module> model = Rapt(BertConfig(), args.code_bert) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/KEPT-main/Kept/trace/main/../../common/models.py", line 84, in __init__ self.ctokneizer = AutoTokenizer.from_pretrained(cbert_model, local_files_only=True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 752, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/configuration_auto.py", line 1082, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 644, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 699, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( ^^^^^^^^^^^^ File "/home/ls_lunwen/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/utils/hub.py", line 360, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: ../unixCoder does not appear to have a file named config.json. Checkout 'https://huggingface.co/../unixCoder/None' for available files.

import os, sys import argparse import torch import numpy as np import math parser = argparse.ArgumentParser(description='LLaMa-2 Self-Attention') parser.add_argument('model_size', type=int, choices = [7, 13], help='The size of the model to use. Default is 13') parser.add_argument('layer', type=int, help='The layer to use for self-attn') parser.add_argument('seq_len', type=int, help='The sequence length to use for self-attn') parser.add_argument('--input_file', required = True, type=str, help='The input file to use for self-attn') parser.add_argument('--output_file', default = 'llama-self-attn-output.bin', type=str, help='The output file to use for self-attn') from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from fileio_utils import * VALUE_LOGSF = 16 ACCU_LOGSF = 20 def rotate_half(x): """Rotates half the hidden dims of the input.""" x1 = x[..., : x.shape[-1] // 2] x2 = x[..., x.shape[-1] // 2 :] return torch.cat((-x2, x1), dim=-1) if __name__ == '__main__': compilation_error = os.system('make self-attn') if compilation_error: print("Error compiling self-attn") exit(1) args = parser.parse_args() # model_card = f"meta-llama/Llama-2-{args.model_size}b-hf" model_card = f"model-storage/hub/models--meta-llama--Llama-2-7b-hf/snapshots/01c7f73d771dfac7d292323805ebc428287df4f9" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_card, local_files_only = True, cache_dir = "./model-storage") layer = model.model.layers[args.layer] embed_dim = layer.self_attn.q_proj.in_features workdir = f'./zkllm-workdir/Llama-2-{args.model_size}b' layer_prefix = f'layer-{args.layer}' os.system(f'./self-attn linear {args.input_file} {args.seq_len} {embed_dim} {workdir} {layer_prefix} {args.output_file}') Q, K, V = load_int('temp_Q.bin').reshape(args.seq_len, embed_dim) / (1 << 16), load_int('temp_K.bin').reshape(args.seq_len, embed_dim) / (1 << 16), load_int('temp_V.bin').reshape(args.seq_len, embed_dim) / (1 << 16) Q = Q.view(args.seq_len, layer.self_attn.num_heads, layer.self_attn.head_dim).transpose(0, 1) K = K.view(args.seq_len, layer.self_attn.num_heads, layer.self_attn.head_dim).transpose(0, 1) V = V.view(args.seq_len, layer.self_attn.num_heads, layer.self_attn.head_dim).transpose(0, 1) layer.self_attn.rotary_emb.to(0) cos, sin = layer.self_attn.rotary_emb(torch.randn(1, args.seq_len, embed_dim, device = 0), torch.arange(args.seq_len, device = 0).unsqueeze(0)) Q, K = Q * cos + rotate_half(Q) * sin, K * cos + rotate_half(K) * sin Q, K = Q.to(torch.float64), K.to(torch.float64) A_ = Q @ K.transpose(-2, -1) A = to_int64(A_, VALUE_LOGSF) # an upper triangular mask for perplexity mask = torch.triu(torch.ones(args.seq_len, args.seq_len, device = 0, dtype = bool), diagonal = 1) A -= torch.max(A * ~mask, dim = -1, keepdim = True).values shift = math.sqrt(layer.self_attn.head_dim) * torch.log((torch.exp((to_float(A, ACCU_LOGSF) / math.sqrt(layer.self_attn.head_dim))) * ~mask).sum(axis = -1, keepdim = True)) shift = to_int64(shift, ACCU_LOGSF) A -= shift attn_output = (torch.exp(to_float(A, ACCU_LOGSF, torch.float64) / math.sqrt(layer.self_attn.head_dim)).float()) * ~mask attn_output = attn_output @ V attn_output = fromto_int64(attn_output, VALUE_LOGSF) attn_output = attn_output.transpose(0, 1).contiguous() attn_output = attn_output.view(args.seq_len, embed_dim) attn_output = attn_output.transpose(0, 1).reshape(args.seq_len, embed_dim) save_int(attn_output, 1 << 16, 'temp_attn_out.bin') os.system(f'./self-attn attn {args.input_file} {args.seq_len} {embed_dim} {workdir} {layer_prefix} {args.output_file}') os.system('rm ./temp*.bin')解释代码含义,解释中要对用到的函数做简要解释,我是个小白,有些函数不理解什么意思

import os # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" import argparse import time import cv2 import json import numpy as np from tqdm import tqdm from model import build_model from dataset import build_dataset from utils.func import split_list, get_chunk from utils.prompt import Prompter import random, pickle, torch import torch.backends.cudnn as cudnn def get_model_activtion(args, data, model, answer_file): all_results = [] for ins in tqdm(data): img_path = ins['img_path'] img_id = img_path.split("/")[-1] prompt = ins['question'] answer = ins['answer'] label = ins["label"] hidden_states, mlp_residual, attn_residual, attn_heads, vit_attn_heads = model.get_activations(img_path, prompt, answer) # outputs = model._basic_forward(img_path, prompt, answer, return_dict=True) out = { "image": img_id, "img_path": img_path, "model_name": args.model_name, "question": prompt, "answer": answer, "label": label, "attn_residual": attn_residual[:, -1].cpu(), "hidden_states": hidden_states[:, -1].cpu(), "mlp_residual": mlp_residual[:, -1].cpu(), "attn_heads": attn_heads[:, -1].cpu(), "vit_attn_heads": vit_attn_heads.mean(1).cpu(), "hidden_states_mean": hidden_states.mean(1).cpu(), # "scenario": ins['scenario'] } all_results.append(out) with open(answer_file, 'wb') as file: pickle.dump(all_results, file) def setup_seeds(seed=42): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) cudnn.benchmark = False cudnn.deterministic = True def main(args): setup_seeds() model = build_model(args) prompter = Prompter(args.prompt, args.theme) pos_data, neg_data = build_dataset(args.dataset, args.split, prompter) data = pos_data + neg_data if not os.path.exists(f"./output/{args.model_name}/"): os.makedirs(f"./output/{args.model_name}/") saved_file = f"./output/{args.model_name}/{args.model_status}_{args.dataset}_{args.split}_{args.answer_split}_{args.prompt}_activations.pkl" results = get_model_activtion(args, data, model, saved_file) print(f'Saved activations to {saved_file}.') if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(prog='Run a model') parser.add_argument("--model_name", default="LLaVA-7B") parser.add_argument("--model_path", default="./llava-v1.5-7b") parser.add_argument("--num_samples", type=int, default=None) parser.add_argument("--sampling", choices=['first', 'random', 'class'], default='first') parser.add_argument("--split", default="test") # SD_TYPO parser.add_argument("--dataset", default="mmsafety") parser.add_argument("--prompt", default='oe') parser.add_argument("--theme", default='mad') parser.add_argument("--activation_file", type=str, default="./output/test.pkl") parser.add_argument("--answer_file", type=str, default="./output/test.jsonl") parser.add_argument("--answer_split", default="all") parser.add_argument("--model_status", default="raw") parser.add_argument("--num_chunks", type=int, default=1) parser.add_argument("--chunk_idx", type=int, default=0) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.0) parser.add_argument("--top_p", type=float, default=None) parser.add_argument("--num_beams", type=int, default=1) parser.add_argument("--token_id", type=int, default=0) parser.add_argument("--load-8bit", action="store_true") parser.add_argument("--load-4bit", action="store_true") # parser.add_argument("--max-length", type=int, default=64) main(parser.parse_args()) 这是run_model.py文件,请逐行解释

import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” import argparse import time import cv2 import json import numpy as np from tqdm import tqdm from model import build_model from dataset import build_dataset from utils.func import split_list, get_chunk from utils.prompt import Prompter import random, pickle, torch import torch.backends.cudnn as cudnn def get_model_activtion(args, data, model, answer_file): all_results = [] for ins in tqdm(data): img_path = ins['img_path'] img_id = img_path.split("/")[-1] prompt = ins['question'] answer = ins['answer'] label = ins["label"] hidden_states, mlp_residual, attn_residual, attn_heads, vit_attn_heads = model.get_activations(img_path, prompt, answer) # outputs = model._basic_forward(img_path, prompt, answer, return_dict=True) out = { "image": img_id, "img_path": img_path, "model_name": args.model_name, "question": prompt, "answer": answer, "label": label, "attn_residual": attn_residual[:, -1].cpu(), "hidden_states": hidden_states[:, -1].cpu(), "mlp_residual": mlp_residual[:, -1].cpu(), "attn_heads": attn_heads[:, -1].cpu(), "vit_attn_heads": vit_attn_heads.mean(1).cpu(), "hidden_states_mean": hidden_states.mean(1).cpu(), # "scenario": ins['scenario'] } all_results.append(out) with open(answer_file, 'wb') as file: pickle.dump(all_results, file) def setup_seeds(seed=42): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) cudnn.benchmark = False cudnn.deterministic = True def main(args): setup_seeds() model = build_model(args) prompter = Prompter(args.prompt, args.theme) pos_data, neg_data = build_dataset(args.dataset, args.split, prompter) data = pos_data + neg_data if not os.path.exists(f"./output/{args.model_name}/"): os.makedirs(f"./output/{args.model_name}/") saved_file = f"./output/{args.model_name}/{args.model_status}_{args.dataset}_{args.split}_{args.answer_split}_{args.prompt}_activations.pkl" results = get_model_activtion(args, data, model, saved_file) print(f'Saved activations to {saved_file}.') if name == “main”: parser = argparse.ArgumentParser(prog=‘Run a model’) parser.add_argument(“–model_name”, default=“LLaVA-7B”) parser.add_argument(“–model_path”, default=“./llava-v1.5-7b”) parser.add_argument(“–num_samples”, type=int, default=None) parser.add_argument(“–sampling”, choices=[‘first’, ‘random’, ‘class’], default=‘first’) parser.add_argument(“–split”, default=“test”) # SD_TYPO parser.add_argument(“–dataset”, default=“mmsafety”) parser.add_argument(“–prompt”, default=‘oe’) parser.add_argument(“–theme”, default=‘mad’) parser.add_argument(“–activation_file”, type=str, default=“./output/test.pkl”) parser.add_argument("--answer_file", type=str, default="./output/test.jsonl") parser.add_argument("--answer_split", default="all") parser.add_argument("--model_status", default="raw") parser.add_argument("--num_chunks", type=int, default=1) parser.add_argument("--chunk_idx", type=int, default=0) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.0) parser.add_argument("--top_p", type=float, default=None) parser.add_argument("--num_beams", type=int, default=1) parser.add_argument("--token_id", type=int, default=0) parser.add_argument("--load-8bit", action="store_true") parser.add_argument("--load-4bit", action="store_true") # parser.add_argument("--max-length", type=int, default=64) main(parser.parse_args()) 我已经安装好vscode,想要运行这段代码,需要配置什么环境,请详细讲解

Traceback (most recent call last): File "D:\yolo_picture\yolo\yolov5-5.0\train.py", line 547, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\yolo_picture\yolo\yolov5-5.0\train.py", line 196, in train image_weights=opt.image_weights, quad=opt.quad, prefix=colorstr('train: ')) File "D:\yolo_picture\yolo\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 84, in create_dataloader collate_fn=LoadImagesAndLabels.collate_fn4 if quad else LoadImagesAndLabels.collate_fn) File "D:\yolo_picture\yolo\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 97, in __init__ self.iterator = super().__iter__() File "C:\Users\泽熙\.conda\envs\material\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 359, in __iter__ return self._get_iterator() File "C:\Users\泽熙\.conda\envs\material\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 305, in _get_iterator return _MultiProcessingDataLoaderIter(self) File "C:\Users\泽熙\.conda\envs\material\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 918, in __init__ w.start() File "C:\Users\泽熙\.conda\envs\material\lib\multiprocessing\process.py", line 105, in start self._popen = self._Popen(self) File "C:\Users\泽熙\.conda\envs\material\lib\multiprocessing\context.py", line 223, in _Popen return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj) File "C:\Users\泽熙\.conda\envs\material\lib\multiprocessing\context.py", line 322, in _Popen return Popen(process_obj) File "C:\Users\泽熙\.conda\envs\material\lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py", line 65, in __init__ reduction.dump(process_obj, to_child) File "C:\Users\泽熙\.conda\envs\material\lib\multiprocessing\reduction.py", line 60, in dump ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe 进程已结束,退出代码为 1

我正在编辑【python】代码,遇到了 【root@autodl-container-857740b613-fe9d70ca:~/autodl-tmp/ToothGroupNetwork# python preprocess_data.py 0 1 Traceback (most recent call last): File "preprocess_data.py", line 56, in <module> labeled_vertices = gu.resample_pcd([labeled_vertices], 24000, "fps")[0] File "/root/autodl-tmp/ToothGroupNetwork/gen_utils.py", line 129, in resample_pcd idx = fps(pcd_ls[0][:,:3], n) File "/root/autodl-tmp/ToothGroupNetwork/gen_utils.py", line 139, in fps idx = pointops.furthestsampling(xyz, torch.tensor([xyz.shape[0]]).cuda().type(torch.int), torch.tensor([npoint]).cuda().type(torch.int)) RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device】 ,请帮我检查并改正错误点。我的原始代码如下: 【import argparse import os import numpy as np from glob import glob import gen_utils as gu parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source_obj_data_path', default="./data/data_obj_parent_directory", type=str, help="data path in which original .obj data are saved") parser.add_argument('--source_json_data_path', default="./data/data_json_parent_directory", type=str, help="data path in which original .json data are saved") parser.add_argument('--save_data_path', default="./data_preprocessed", type=str, help="data path in which processed data will be saved") args = parser.parse_args() SAVE_PATH = args.save_data_path SOURCE_OBJ_PATH = args.source_obj_data_path SOURCE_JSON_PATH = args.source_json_data_path Y_AXIS_MAX = 33.15232091532151 Y_AXIS_MIN = -36.9843781139949 os.makedirs(os.path.join(SAVE_PATH), exist_ok=True) stl_path_ls = [] for dir_path in [ x[0] for x in os.walk(SOURCE_OBJ_PATH) ][1:]: stl_path_ls += glob(os.path.join(dir_path,"*.obj")) json_path_map = {} for dir_path in [ x[0] for x in os.walk(SOURCE_JSON_PATH) ][1:]: for json_path in glob(os.path.join(dir_path,"*.json")): json_path_map[os.path.basename(json_path).split(".")[0]] = json_path all_labels = [] for i in range(len(stl_path_ls)): print(i, end=" ") base_name = os.path.basename(stl_path_ls[i]).split(".")[0] loaded_json = gu.load_json(json_path_map[base_name]) labels = np.array(loaded_json['labels']).reshape(-1,1) if loaded_json['jaw'] == 'lower': labels -= 20 labels[labels//10==1] %= 10 labels[labels//10==2] = (labels[labels//10==2]%10) + 8 labels[labels<0] = 0 vertices, org_mesh = gu.read_txt_obj_ls(stl_path_ls[i], ret_mesh=True, use_tri_mesh=False) vertices[:,:3] -= np.mean(vertices[:,:3], axis=0) #vertices[:, :3] = ((vertices[:, :3]-vertices[:, 1].min())/(vertices[:, 1].max() - vertices[:, 1].min()))*2-1 vertices[:, :3] = ((vertices[:, :3]-Y_AXIS_MIN)/(Y_AXIS_MAX - Y_AXIS_MIN))*2-1 labeled_vertices = np.concatenate([vertices,labels], axis=1) name_id = str(base_name) if labeled_vertices.shape[0]>24000: labeled_vertices = gu.resample_pcd([labeled_vertices], 24000, "fps")[0] np.save(os.path.join(SAVE_PATH, f"{name_id}_{loaded_json['jaw']}_sampled_points"), labeled_vertices) 】

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编写verilog代码实现以上的规格化功能

<think>我们有一个16位的二进制数,其格式如下:-a15:尾数符号位(1位)-a14-a5:尾数数值位(10位)-a4:指数符号位(1位)-a3-a0:指数数值位(4位)规格化的目标:确保尾数数值位的最高位a14为1(即尾数的绝对值在[0.5,1)范围内)。步骤:1.提取输入信号的各个部分:尾数符号位、尾数数值位、指数符号位、指数数值位。2.将尾数数值位(10位)视为无符号整数M(范围0到1023),我们需要通过左移操作使得M的最高位为1(即M>=512)。同时记录左移的位数(shift_count)。3.调整指数:新的指数=原指数-shift_count(因为尾数左移相当于乘以2^sh
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探索ARM9 2410开发板与wince5.0系统的高级实验

标题中的“周立功ARM (magicarm2410) 高级实验”指明了文档内容涉及周立功品牌下的ARM9 2410开发板的高级使用实验。ARM9 2410是基于ARM920T内核的处理器,广泛应用于嵌入式系统开发。周立功是一家在电子与嵌入式系统领域内具有影响力的公司,提供嵌入式教学和开发解决方案。MagicARM2410是该公司的某型号开发板,可能专为教学和实验设计,携带了特定的实验内容,例如本例中的“eva例程”。 描述提供了额外的背景信息,说明周立功ARM9 2410开发板上预装有Windows CE 5.0操作系统,以及该开发板附带的EVA例程。EVA可能是用于实验教学的示例程序或演示程序。文档中还提到,虽然书店出售的《周立功 ARM9开发实践》书籍中没有包含EVA的源码,但该源码实际上是随开发板提供的。这意味着,EVA例程的源码并不在书籍中公开,而是需要直接从开发板上获取。这对于那些希望深入研究和修改EVA例程的学生和开发者来说十分重要。 标签中的“magicarm2410”和“周立功ARM”是对文档和开发板的分类标识。这些标签有助于在文档管理系统或资料库中对相关文件进行整理和检索。 至于“压缩包子文件的文件名称列表:新建文件夹”,这表明相关文件已经被打包压缩,但具体的文件内容和名称没有在描述中列出。我们仅知道压缩包内至少存在一个“新建文件夹”,这可能意味着用户需要进一步操作来查看或解压出文件夹中的内容。 综合以上信息,知识点主要包括: 1. ARM9 2410开发板:一款基于ARM920T内核的处理器的嵌入式开发板,适用于教学和项目实验。 2. Windows CE 5.0系统:这是微软推出的专为嵌入式应用设计的操作系统,提供了一个可定制、可伸缩的、实时的操作环境。 3. EVA例程:一个嵌入式系统开发的教学或实验示例程序。它可能被设计用于演示特定功能或技术,如显示、控制或通信。 4. 开发实践书籍与源码提供:《周立功 ARM9开发实践》一书可能详细介绍了ARM9 2410开发板的使用方法,但书中的内容不包含EVA例程的源码,源码需要通过其他途径获得。 5. 文件打包压缩:文档可能以压缩包的形式存在,包含了需要的内容,但具体内容未知,需要解压缩之后才能查看。 了解这些知识点后,对于从事嵌入式系统开发的工程师或者学生来说,可以更好地利用周立功 ARM9 2410开发板进行学习和实验,尤其是可以进行更深入的研究和实验设计,通过EVA例程的源码来理解嵌入式系统的运行机制和程序结构。同时,也能够使用Windows CE 5.0系统环境来开发相应的应用程序。
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【ANSA网格生成手册】:创建高效高质量网格的6个技巧

# 摘要 ANSA软件作为一款强大的前处理工具,在工程仿真领域扮演着重要角色。本文首先概述了ANSA软件的基本功能以及网格生成技术的基础知识。接着深入探讨了不同网格类型的选择及其优缺点,同时强调了网格密度与质量控制的重要性。文中详细介绍了高级网格生成技巧,包括自适应网格技术和多重网格以及混合网格技术的应用。此外,本文还提供了网格生成在实际应用中的前处理
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能否简单一点

<think>我们简化问题:统计从列表第一个字典开始,连续多少个字典的money字段为正数。注意:我们只关心从第一个开始的连续正数,一旦遇到非正数(包括0和负数)或者缺失money字段,就停止计数。简单实现思路:1.遍历列表中的每个字典(从第一个开始)2.对于每个字典,检查是否有'money'键,且其值大于0。3.如果满足条件,计数器加1;否则立即停止遍历并返回当前计数。代码实现:</think>### 简化版:统计连续正数 `money` 字段 #### 解决方案代码 ```python def count_positive_money(dict_list): count = 0