Python conda root与Python default

时间: 2024-03-30 09:32:05 浏览: 109
Python conda root是指使用conda环境管理工具创建的Python环境的根目录。conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统,可以用于创建、管理和切换不同的Python环境。在conda环境中,每个环境都有一个独立的根目录,其中包含了该环境所需的Python解释器和相关的库。 Python default是指系统默认安装的Python解释器。在大多数操作系统中,都会预装一个Python解释器作为默认版本。这个默认版本通常是全局可用的,可以在命令行或脚本中直接使用。 总结一下: - Python conda root是通过conda创建的Python环境的根目录,用于管理不同的Python环境。 - Python default是系统默认安装的Python解释器,通常是全局可用的。
相关问题

python怎么装conda

### 如何在Python环境中安装Conda #### 安装Anaconda 要安装 Conda,通常可以通过下载 Anaconda 发行版完成。Anaconda 是一个专门为数据科学研究设计的发行版,其中已内置了 Conda 包管理器[^3]。 1. **下载Anaconda** 访问官方网址 https://www.anaconda.com/products/distribution 并根据操作系统选择合适的安装文件进行下载。 2. **运行安装程序** 下载完成后,双击安装文件并按照提示操作即可完成安装过程。在此过程中可以选择是否将 Anaconda 所带的 Python 设置为系统的默认版本,这取决于个人需求[^1]。 #### 配置环境变量 如果希望在命令行界面直接调用 `conda` 命令,则需确保其路径已被加入到系统的环境变量中。对于 Windows 用户来说,在安装时会有一个选项询问是否添加至 PATH 中;而对于 macOS 或 Linux 用户则可能需要手动编辑 `.bashrc` 文件或者类似的 shell 初始化脚本文件来实现这一目标。 #### 测试安装是否成功 打开终端窗口输入以下命令查看当前可用的所有环境列表以及确认 base (root) 是否存在: ```bash conda info --envs ``` 还可以执行如下指令验证 conda 版本号从而进一步判断整个流程是否有误: ```bash conda --version ``` #### 使用清华镜像加速 为了加快国内用户的下载速度,推荐配置清华大学开源软件镜像服务作为源地址之一。具体方法是在家目录下找到 .condarc 文件(如果没有的话新建),然后写入相关内容指定新的 channel 地址[^2]: ```yaml channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud ``` #### 创建虚拟环境 利用 conda 可轻松构建隔离的工作区以便于管理和维护不同的开发任务所需的特定依赖项集合而不相互干扰。例如下面这条语句就定义了一个名为 my_env 的新空间并且指定了 python 解释器的具体版本号为 3.8 : ```bash conda create -n my_env python=3.8 ``` 激活刚才创建好的区域只需简单键入 activate 加上对应的名称即可生效: ```bash conda activate my_env ```

/root/miniconda3/bin/conda run -p /root/miniconda3 --no-capture-output python /root/autodl-tmp/clip-pytorch-main/mdistiller/train.py 使用设备: cuda 训练集: 12516 有效样本, 1 类 验证集: 3130 有效样本 教师模型加载完成,参数量: 149620737 /root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py:293: UserWarning: You are about to download and run code from an untrusted repository. In a future release, this won't be allowed. To add the repository to your trusted list, change the command to {calling_fn}(..., trust_repo=False) and a command prompt will appear asking for an explicit confirmation of trust, or load(..., trust_repo=True), which will assume that the prompt is to be answered with 'yes'. You can also use load(..., trust_repo='check') which will only prompt for confirmation if the repo is not already trusted. This will eventually be the default behaviour warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/clip-pytorch-main/mdistiller/train.py", line 284, in <module> main() File "/root/autodl-tmp/clip-pytorch-main/mdistiller/train.py", line 208, in main student = torch.hub.load('apple/ml-mobilevit', 'mobilevit_xxs') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py", line 565, in load repo_or_dir = _get_cache_or_reload(repo_or_dir, force_reload, trust_repo, "load", ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py", line 229, in _get_cache_or_reload _validate_not_a_forked_repo(repo_owner, repo_name, ref) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py", line 189, in _validate_not_a_forked_repo response = json.loads(_read_url(Request(url, headers=headers))) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py", line 172, in _read_url with urlopen(url) as r: ^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 215, in urlopen return opener.open(url, data, timeout) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 521, in open response = meth(req, response) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 630, in http_response response = self.parent.error( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 559, in error return self._call_chain(*args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 492, in _call_chain result = func(*args) ^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 639, in http_error_default raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp) urllib.error.HTTPError: HTTP Error 404: Not Found ERROR conda.cli.main_run:execute(125): `conda run python /root/autodl-tmp/clip-pytorch-main/mdistiller/train.py` failed. (See above for error) 进程已结束,退出代码为 1

### 解决 `torch.hub.load` 加载 MobileViT 模型时的 HTTP 404 错误 当使用 `torch.hub.load` 方法加载来自 GitHub 存储库(如 `apple/ml-mobilevit`)中的模型时,如果出现 HTTP 404 错误,通常是由于以下原因之一引起的: 1. **存储库不可访问**:GitHub 可能暂时屏蔽了对该存储库的请求,或者该存储库已被移除或重命名。 2. **网络连接问题**:用户的网络环境可能存在限制,阻止了对 GitHub 的正常访问。 3. **PyTorch Hub 缓存失效**:有时 PyTorch Hub 的缓存可能会导致加载失败。 #### 替代方案一:离线加载本地 `.pt` 文件 为了避免依赖在线资源,可以将预训练模型下载到本地,并通过加载 `.pt` 文件的方式初始化模型。以下是具体实现方法: ```python import torch # 假设已有一个名为 'mobilevit_xxs.pth' 的本地文件 state_dict = torch.load('mobilevit_xxs.pth') # 手动实例化 MobileViT 模型 from mobilevit.models import get_model model = get_model('xxs', pretrained=False) # 不加载默认权重 # 将本地状态字典应用到模型中 model.load_state_dict(state_dict, strict=True) model.eval() ``` 此方法绕过了 `torch.hub.load` 对远程仓库的依赖,直接从本地加载模型参数[^1]。 --- #### 替代方案二:克隆存储库并手动导入模块 如果无法通过 `torch.hub.load` 访问存储库,可以选择手动克隆存储库并将其中的 Python 模块作为本地包引入。步骤如下: 1. 克隆存储库至本地: ```bash git clone https://github.com/apple/ml-mobilevit.git ``` 2. 修改工作目录以包含存储库路径: ```python import sys sys.path.append('/path/to/ml-mobilevit') # 替换为实际路径 from mobilevit.models import get_model model = get_model('xxs', pretrained=False) state_dict = torch.load('mobilevit_xxs.pth') model.load_state_dict(state_dict, strict=True) model.eval() ``` 这种方式允许用户完全控制模型的加载过程,而不受网络条件的影响[^2]。 --- #### 替代方案三:切换到其他托管平台获取预训练模型 除了 GitHub 外,还可以尝试从其他公开托管服务(如 Hugging Face Model Hub 或百度网盘)下载 MobileViT 的预训练权重。例如: - **Hugging Face Model Hub**: 移步 [MobileViT 页面](https://huggingface.co/models?search=mobilevit),查找适合的变体并下载其 `.bin` 或 `.pt` 权重文件。 - **百度网盘**: 如果已有他人分享的链接(如引用提到的内容),可以直接下载并按照前述方式加载。 --- ### 总结 针对 `torch.hub.load` 出现的 HTTP 404 错误,建议采取以下措施之一: 1. 离线加载本地 `.pt` 文件; 2. 手动克隆存储库并导入相关模块; 3. 切换到其他托管平台获取预训练模型。 无论哪种方法,均需确保所使用的权重文件与目标模型架构相匹配,以免引发键冲突或其他异常情况。 ---
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Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/test/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 394, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 252, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 189, in predict_cli for _ in gen: # running CLI inference without accumulating any outputs (do not modify) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 43, in generator_context response = gen.send(None) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 215, in stream_inference self.setup_source(source if source is not None else self.args.source) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 197, in setup_source self.dataset = load_inference_source(source=source, imgsz=self.imgsz, vid_stride=self.args.vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/build.py", line 158, in load_inference_source dataset = LoadStreams(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/dataloaders/stream_loaders.py", line 57, in __init__ raise ConnectionError(f'{st}Failed to open {s}') ConnectionError: 1/1: 0... Failed to open 0 Sentry is attempting to send 2 pending events Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit

(base) C:\Users\86184>conda list | findstr "numpy" # Windows FINDSTR: 无法打开 # FINDSTR: 无法打开 Windows # >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ERROR REPORT <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< Traceback (most recent call last): File "d:\anaconda3\Lib\site-packages\conda\exception_handler.py", line 18, in __call__ return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "d:\anaconda3\Lib\site-packages\conda\cli\main.py", line 61, in main_subshell exit_code = do_call(args, parser) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "d:\anaconda3\Lib\site-packages\conda\cli\conda_argparse.py", line 205, in do_call result = getattr(module, func_name)(args, parser) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "d:\anaconda3\Lib\site-packages\conda\cli\main_list.py", line 334, in execute return print_packages( ^^^^^^^^^^^^^^^ File "d:\anaconda3\Lib\site-packages\conda\cli\main_list.py", line 250, in print_packages print("\n".join(map(str, output))) OSError: [Errno 22] Invalid argument $ d:\anaconda3\Scripts\conda-script.py list environment variables: CIO_TEST=<not set> CONDA_ALLOW_SOFTLINKS=false CONDA_DEFAULT_ENV=base CONDA_EXE=d:\anaconda3\Scripts\conda.exe CONDA_EXES="d:\anaconda3\Scripts\conda.exe" CONDA_PREFIX=d:\anaconda3 CONDA_PROMPT_MODIFIER=(base) CONDA_PYTHON_EXE=d:\anaconda3\python.exe CONDA_ROOT=d:\anaconda3 CONDA_SHLVL=1 CURL_CA_BUNDLE=<not set> HOMEPATH=\Users\86184 LD_PRELOAD=<not set> PATH=d:\anaconda3;d:\anaconda3\Library\mingw- w64\bin;d:\anaconda3\Library\usr\bin;d:\anaconda3\Library\bin;d:\anaco nda3\Scripts;d:\anaconda3\bin;d:\anaconda3\condabin;D:\python\Scripts; D:\python;C:\windows\system32;C:\windows;C

Traceback (most recent call last): File "federated_train.py", line 76, in <module> main() File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/main.py", line 94, in decorated_main _run_hydra( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/utils.py", line 394, in _run_hydra _run_app( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/utils.py", line 457, in _run_app run_and_report( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/utils.py", line 223, in run_and_report raise ex File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/utils.py", line 220, in run_and_report return func() File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/utils.py", line 458, in <lambda> lambda: hydra.run( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/hydra.py", line 105, in run cfg = self.compose_config( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/hydra.py", line 594, in compose_config cfg = self.config_loader.load_configuration( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/config_loader_impl.py", line 142, in load_configuration return self._load_configuration_impl( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/config_loader_impl.py", line 253, in _load_configuration_impl defaults_list = create_defaults_list( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 745, in create_defaults_list defaults, tree = _create_defaults_list( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 715, in _create_defaults_list defaults_tree = _create_defaults_tree( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 356, in _create_defaults_tree ret = _create_defaults_tree_impl( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 457, in _create_defaults_tree_impl return _expand_virtual_root(repo, root, overrides, skip_missing) File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 280, in _expand_virtual_root subtree = _create_defaults_tree_impl( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 573, in _create_defaults_tree_impl add_child(children, new_root) File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 520, in add_child subtree_ = _create_defaults_tree_impl( File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 488, in _create_defaults_tree_impl config_not_found_error(repo=repo, tree=root) File "/home/data/.conda/envs/niejiaxin/lib/python3.8/site-packages/hydra/_internal/defaults_list.py", line 799, in config_not_found_error raise MissingConfigException( hydra.errors.MissingConfigException: In 'hydra/config': Could not find 'hydra/hydra_logging/colorlog'

INFO|2025-03-04 21:58:56] llamafactory.model.model_utils.misc:157 >> Found linear modules: up_proj,o_proj,down_proj,v_proj,q_proj,k_proj,gate_proj [INFO|2025-03-04 21:58:56] llamafactory.model.loader:157 >> trainable params: 36,929,536 || all params: 1,814,017,536 || trainable%: 2.0358 [INFO|trainer.py:746] 2025-03-04 21:58:57,032 >> Using auto half precision backend [WARNING|trainer.py:781] 2025-03-04 21:58:57,033 >> No label_names provided for model class PeftModelForCausalLM. Since PeftModel hides base models input arguments, if label_names is not given, label_names can't be set automatically within Trainer. Note that empty label_names list will be used instead. [INFO|trainer.py:2789] 2025-03-04 21:58:57,034 >> Loading model from saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-21-49-43/checkpoint-30. Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py", line 112, in main run_exp() File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 93, in run_exp _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 67, in _training_function run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 102, in run_sft train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=training_args.resume_from_checkpoint) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 2213, in train self._load_from_checkpoint(resume_from_checkpoint) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 2877, in _load_from_checkpoint model.load_adapter(resume_from_checkpoint, active_adapter, is_trainable=True) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/peft/peft_model.py", line 1117, in load_adapter load_result = set_peft_model_state_dict( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/peft/utils/save_and_load.py", line 395, in set_peft_model_state_dict load_result = model.load_state_dict(peft_model_state_dict, strict=False) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 2581, in load_state_dict raise RuntimeError( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PeftModelForCausalLM: size mismatch for base_model.model.model.layers.0.self_attn.q_proj.lora_A.default.weight: copying a param with shape torch.Size([8, 1536]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 1536]).

E:\anaconda3\envs\spytorch\python.exe "E:\pythonProjectaaa\pythonProject\Follw DL\43 目标检测.py" WARNING:root:Limited tf.compat.v2.summary API due to missing TensorBoard installation. WARNING:root:Limited tf.compat.v2.summary API due to missing TensorBoard installation. WARNING:root:Limited tf.compat.v2.summary API due to missing TensorBoard installation. WARNING:root:Limited tf.compat.v2.summary API due to missing TensorBoard installation. WARNING:root:Limited tf.compat.v2.summary API due to missing TensorBoard installation. WARNING:root:Limited tf.compat.v2.summary API due to missing TensorBoard installation. WARNING:root:Limited tf.summary API due to missing TensorBoard installation. Found 0 images belonging to 0 classes. Found 0 images belonging to 0 classes. 2025-03-19 15:44:33.400472: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 2025-03-19 15:44:33.403302: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:147] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance. Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProjectaaa\pythonProject\Follw DL\43 目标检测.py", line 66, in <module> validation_steps=50 File "E:\anaconda3\envs\spytorch\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py", line 819, in fit use_multiprocessing=use_multiprocessing) File "E:\anaconda3\envs\spytorch\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py", line 235, in fit use_multiprocessing=use_multiprocessing) File "E:\anaconda3\envs\spytorch\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py", line 593, in _process_training_inputs use_multiprocessing=use_multiprocessing) File "E:\anaconda3\envs\spytorch\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py", line 706, in _process_inputs use_multiprocessing=use_multiprocessing) Fil

[WARNING|logging.py:329] 2025-03-04 21:16:20,919 >> Unsloth: Dropout = 0 is supported for fast patching. You are using dropout = 0.01. Unsloth will patch all other layers, except LoRA matrices, causing a performance hit. Unsloth: Offloading input_embeddings to disk to save VRAM Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py", line 112, in main run_exp() File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 93, in run_exp _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 67, in _training_function run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 52, in run_sft model = load_model(tokenizer, model_args, finetuning_args, training_args.do_train) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 169, in load_model model = init_adapter(config, model, model_args, finetuning_args, is_trainable) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 299, in init_adapter model = _setup_lora_tuning( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 235, in _setup_lora_tuning model = get_unsloth_peft_model(model, model_args, peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/model_utils/unsloth.py", line 79, in get_unsloth_peft_model return FastLanguageModel.get_peft_model(**peft_kwargs, **unsloth_peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/llama.py", line 2377, in get_peft_model offload_input_embeddings(model, temporary_location) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 767, in offload_input_embeddings offloaded_W = offload_to_disk(model.get_input_embeddings(), model, "input_embeddings", temporary_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 760, in offload_to_disk offloaded_W = torch.load(filename, map_location = "cpu", mmap = True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. Please file an issue with the following so that we can make weights_only=True compatible with your use case: WeightsUnpickler error: Unsupported operand 149 Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

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自动化图书馆管理系统包含了目前图书馆管理业务的每个环节,能同时管理图书和期刊,能打印条码、书标,并制作借书证,最大藏书量在300万册以上。系统采用CNMARC标准及中图法第四版分类,具有Web检索与发布功能,条码扫描,支持一卡通,支持触摸屏。系统包括系统管理、读者管理、编目、流通、统计、查询等功能。能够在一个界面下实现图书、音像、期刊的管理,设置假期、设置暂离锁(提高安全性)、暂停某些读者的借阅权、导入导出读者、交换MARC数据、升级辅助编目库等。安装本系统前请先安装SQL 2000SQL 下载地址 http://pan.baidu.com/s/145vkr安装过程如有问题可咨询: TEL 13851381727  QQ 306404635
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HFSS板子实物加工流程.pdf

HFSS设计外出加工流程(低版本)
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ansys后处理的教程

很好的ansys后处理教程,同大伙分享一下

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C++自制学生机房管理小助手临时密码计算器(离线版)V0.1

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JTA、Hibernate与Spring集成实战详解

标题所提到的知识点为Java事务API(JTA)、Hibernate以及Spring框架的集成。这一主题涉及到企业级应用开发中的事务管理、对象关系映射(ORM)和依赖注入/控制反转(DI/IOC)。 JTA(Java Transaction API)是Java EE的一部分,它提供了一组接口来定义和控制分布式事务。事务是一种将多个操作视为一个整体的方法,要么全部完成,要么完全不做。JTA允许Java应用程序使用Java事务服务来管理事务,特别适用于需要保证数据一致性的场合。 Hibernate是一个开源的ORM框架,它将Java对象映射到关系型数据库中,并提供了一个框架来进行数据持久化操作。使用Hibernate,开发者可以不必直接编写SQL代码,而是通过操作对象的方式来进行数据库的增删改查操作。 Spring是一个全面的开源应用程序框架,其核心思想是控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)。Spring框架通过依赖注入(DI)机制帮助开发者管理对象之间的依赖关系,并且Spring还提供了声明式事务管理等功能。 在标题“jta hibernate spring 集成 代码和说明”中,需要关注的是如何将这三个组件集成在一起,以实现一个企业级应用中的事务管理和数据持久化。这里关键在于理解如何在Spring环境中配置和使用JTA来管理Hibernate的事务。 在JTA、Hibernate和Spring的集成中,通常需要以下几个步骤: 1. 配置数据源:在Spring的配置文件中配置JDBC数据源以及JTA事务管理器。 2. 配置Hibernate会话工厂:通过Hibernate的配置文件或程序代码配置Hibernate,指定实体类的映射关系和数据库表的对应关系。 3. 配置Spring管理的Hibernate模板:利用Spring的`LocalSessionFactoryBean`来创建Hibernate的会话工厂,并通过`HibernateTemplate`或`HibernateDaoSupport`来简化数据访问层的代码。 4. 集成JTA事务管理:使用Spring的事务抽象层(`PlatformTransactionManager`),在需要事务管理的方法上加上`@Transactional`注解或配置事务管理属性。 具体的代码实现可能包括: ```java // Spring配置文件 <bean id="dataSource" class="..." ... /> <bean id="transactionManager" class="..." ... /> <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate5.LocalSessionFactoryBean"> <property name="dataSource" ref="dataSource" /> <property name="hibernateProperties"> <props> <prop key="hibernate.dialect">...</prop> ... </props> </property> <property name="packagesToScan" value="com.example.model" /> </bean> // Service层 @Transactional public class MyService { @Autowired private MyEntityDao myEntityDao; public void performTransaction() { // 数据操作 } } // 数据访问层 @Repository public class MyEntityDao extends HibernateDaoSupport { public void saveEntity(MyEntity entity) { getHibernateTemplate().save(entity); } } ``` 在集成过程中,可能会遇到一些问题,比如事务传播行为的配置、回滚规则的设置、Hibernate会话缓存的控制等。开发者需要熟练掌握JTA、Hibernate和Spring的配置以及事务的属性,才能有效地解决这些问题。 除了上述集成步骤和代码配置之外,还需要了解如何进行事务隔离级别的设置、事务超时的配置、只读事务的声明、异常回滚策略以及对特定异常进行事务控制等高级事务管理特性。 对于数据库的隔离级别,JTA允许你设置事务的隔离级别,以确保并发事务运行时的数据正确性。通常的隔离级别包括读未提交(READ_UNCOMMITTED)、读已提交(READ_COMMITTED)、可重复读(REPEATABLE_READ)和串行化(SERIALIZABLE)。 事务超时的设置是为了防止长时间运行的事务阻塞资源。开发者可以配置事务在一定时间未完成的情况下自动回滚。 只读事务声明在某些场景下是有用的,比如在报告生成等只读操作中,可以提高性能。可以通过`@Transactional(readOnly=true)`来声明一个只读事务。 异常回滚策略是事务管理中的一个重要方面,开发者可以通过配置来决定哪些异常会导致事务回滚,哪些异常不会影响事务的继续执行。 总之,“jta hibernate spring 集成 代码和说明”涉及到的知识点非常丰富,需要开发者在实践中不断探索和解决各种集成中可能出现的问题,并深刻理解各个组件的内部机制以及相互之间的作用方式。
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【AM信号调制解调技术突破】:揭秘LabVIEW与USRP的终极实践指南(专家推荐)

# 摘要 本文系统地介绍了AM信号调制解调技术,并通过LabVIEW软件平台和USRP硬件平台的实践案例,探讨了AM信号处理的实现方法和优化策略。第一章概述了AM信号调制解调技术的基础知识,第二章深入探讨了LabVIEW在AM信号处理中的角色和具体应用,包括调制和解调的基础理论及LabVIEW实现步骤。第三章介绍了USRP硬件平台的架构和功能
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luckysheet 换行距离

<think>我们正在讨论Luckysheet,这是一个在线表格库。用户想要调整换行距离(即行高)的设置方法或参数。根据Luckysheet的文档和API,调整行高可以通过以下几种方式:1.手动拖动行边界线来调整行高。2.使用API方法设置行高。3.通过设置单元格的样式(如自动换行)来影响行高,但行高的具体数值还是需要单独设置。具体到设置行高的API,Luckysheet提供了`setRowHeight`方法。此外,也可以通过设置整个工作表的默认行高。注意:Luckysheet中,换行距离实际上就是行高(rowheight)。当单元格内容换行时,行高会自动调整以适应内容,但也可以手动设置固定的
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Linux操作系统下的iNode客户端安装与应用

iNode Linux客户端是一种在Linux操作系统上运行的软件,旨在提供网络接入认证功能。这类客户端通常被用于需要通过特定网络接入点进行身份验证的场景,例如学术机构、企业网络以及某些提供Wi-Fi服务的公共场所。安装iNode Linux客户端可以使得用户设备能够通过iNode服务器进行身份验证,实现网络的接入。 在Linux发行版中,iNode客户端的安装和配置可能会有所不同,具体取决于所使用的Linux版本和桌面环境。然而,安装过程通常遵循一些标准步骤,比如添加iNode的软件源、导入所需的GPG密钥、安装客户端软件包以及配置软件以接入网络。 比较常用的Linux操作系统可能包括: - Ubuntu:作为最流行的桌面Linux发行版之一,Ubuntu有着庞大的社区支持和大量的文档资源,因此成为很多新用户的首选。 - Debian:以其稳定性著称的Debian,是一个广泛应用于服务器和桌面环境的Linux发行版。 - Fedora:由红帽(Red Hat)主导的Fedora项目,旨在提供最新的开源技术,它是许多创新功能的试验田。 - CentOS:作为Red Hat Enterprise Linux(RHEL)的免费版本,CentOS是许多企业和组织选择的企业级操作系统。 - openSUSE:openSUSE是另一个流行的选择,它提供了强大的软件管理工具以及企业级支持。 虽然上述操作系统各有特色,但它们共有的特点是对开源软件的支持以及强大的社区后盾,使得像iNode这样的第三方客户端可以顺利地集成到系统中。 iNode Linux客户端的文件名称为“iNodeClient”,这暗示了软件包的名称可能为“iNodeClient”或与之类似。在Linux环境中,文件压缩通常会使用tar格式,并且可能通过gzip或者bzip2进行压缩。因此,压缩包的名称可能会是“iNodeClient.tar.gz”或“iNodeClient.tar.bz2”,这取决于压缩时选择的压缩工具。 安装iNode Linux客户端后,用户需要进行一些基本的配置。这通常包括输入用户凭证,如用户名和密码,有时还需要输入特定的域名或其他参数。这些凭证会在接入网络时由iNode服务器进行验证。在一些情况下,用户可能还需要设置特定的网络配置参数,比如DNS服务器地址或者网络代理设置。 在某些情况下,由于网络的特定要求,用户可能需要处理iNode客户端的高级配置。这可能包括编辑配置文件,手动调整连接脚本或进行一些网络命令行操作。由于不同网络环境的差异,这种配置可能会非常多样。 总而言之,iNode Linux客户端的使用涉及软件的安装、配置以及维护。用户在配置过程中可能需要依赖于官方文档或者社区论坛获取帮助。对于Linux系统管理员而言,熟悉iNode客户端的安装和配置也是必要的,因为他们需要确保网络接入的顺畅并为最终用户提供支持。此外,由于Linux是一个开源的平台,也存在着不同iNode客户端的实现,这意味着可能需要根据实际情况选择合适的软件包或下载源。在使用过程中,用户应确保从官方或可信赖的源下载iNode客户端,以避免潜在的安全风险。
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能量守恒定律:哈工大版应用实例,揭秘理论力学的能量世界

# 摘要 本文综合探讨了能量守恒定律的理论基础、数学表述、应用、计算方法、实验验证、计算机模拟以及其在现代物理学中的拓展和面临的挑战。首先,阐述了能量守恒定律的核心理论及其数学模型,包括哈工大版能量守恒定律的方程及其物理意义。其次,分析了能量守恒定律在理论力学和工程问题中的应用,如机械系统设计。进
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ILSpy怎么使用

<think>我们专注于如何使用ILSpy来查看websocket-sharp.clone.dll的内容。根据引用[1]和[2],ILSpy可以反编译dll文件并展示其内部结构。以下是详细步骤:###步骤1:下载并安装ILSpy-访问ILSpy官网:https://icsharpcode.github.io/ILSpy/-下载适合您操作系统的版本(Windows、macOS或Linux)-安装或解压(便携版)后运行ILSpy###步骤2:打开目标DLL文件1.启动ILSpy2.通过以下任一方式加载DLL:-点击菜单栏`File`>`Open`,然后选择`websocket-sharp.clon
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马士兵出品Hibernate新文档完整指南

标题:“马士兵hibernate_new文档”中蕴含的知识点 1. Hibernate框架概述: Hibernate是一个开源的对象关系映射(ORM)框架,它为Java语言提供了一个持久化层的解决方案。通过Hibernate,开发者可以将Java对象映射到数据库表,反之亦然,实现数据的持久化操作。其核心功能是自动将对象的状态保存到数据库中,以及从数据库中恢复对象的状态。Hibernate支持广泛的数据库管理系统,并且与Java EE和Java SE标准紧密集成。 2. 马士兵介绍: 马士兵是一位知名的IT培训讲师,其提供的培训课程和文档往往着重于实践和实战能力的培养。马士兵的教程或文档通常采用深入浅出的方式讲解复杂的概念,让学习者能够快速掌握技术要点和应用场景。提及“马士兵”,很可能意味着这份文档是基于他的教学方法或风格编写的,适于有一定编程基础的读者学习Hibernate。 3. Hibernate的使用场景: Hibernate作为一个成熟的ORM框架,广泛应用于需要数据库操作的Java应用程序中。无论是中小型项目还是大型企业级应用,Hibernate都能提供稳定且高效的数据持久化服务。Hibernate的优势在于它屏蔽了底层数据库的差异性,使得开发者能够更专注于业务逻辑的实现,而不是繁琐的SQL语句编写。 4. ORM技术原理: 对象关系映射(ORM)是一种编程技术,用于在关系数据库和对象之间进行映射。Hibernate作为ORM框架,其核心工作原理是通过配置或注解,将Java对象的属性映射到数据库表的列上。在实际操作中,开发者操作的是Java对象,Hibernate框架会自动生成对应的SQL语句,并通过JDBC API与数据库进行交互。这样可以有效减少数据库操作代码的编写,提高开发效率。 5. Hibernate框架的特性: Hibernate框架拥有许多特性,包括但不限于延迟加载、级联、事务管理、查询语言HQL、缓存机制等。延迟加载允许Hibernate仅在真正需要时才从数据库中加载数据,提升了应用程序的性能。级联和事务管理确保了数据的一致性和完整性。HQL(Hibernate Query Language)是Hibernate专用的查询语言,它允许进行复杂的数据库查询操作。缓存机制则减少了数据库访问次数,提高了系统的响应速度。 描述:“马士兵hibernate_new文档,word格式+pdf格式”中蕴含的知识点 1. 文档格式说明: 文档提供了Word格式和PDF格式两种版本。Word格式便于编辑和更新,而PDF格式适合阅读和打印,且在不同的设备和操作系统中能够保持一致的显示效果。这种格式的选择表明文档的编写者考虑到不同用户的需求和使用场景,无论是在个人电脑上编辑文档还是在移动设备上阅读,都可以提供良好的用户体验。 2. 文档内容的可靠性: 由于文档是“马士兵”所编写,可以预见文档内容将具备一定的权威性和实用性,因为马士兵在培训领域有着良好的声誉。文档可能结合了Hibernate框架的官方文档和马士兵的教学经验,给出更为详细的解释和应用场景分析。 标签:“马士兵 hibernate new 文档”中蕴含的知识点 1. 标签的用途和信息: 标签通常用于描述内容的关键词或主题,便于快速检索和分类。在此情境下,“马士兵”、“hibernate”、“new”三个关键词表明文档与Hibernate框架相关,同时由马士兵所编写。标签“new”可能意味着文档是新版本的Hibernate介绍,或者包含了最新的Hibernate特性或者最佳实践。 2. 新文档的重要性和更新内容: 一个标记为“new”的文档可能意味着更新的Hibernate版本中包含的特性或者重大的改动,对于Hibernate的现有用户或新用户都十分重要。文档可能包含了如何迁移旧版本Hibernate到新版本的指导,或是对新特性进行了详细的讲解,帮助开发者充分利用新版本的优势。 压缩包子文件的文件名称列表:“hibernate_new”中蕴含的知识点 1. 文件命名的简洁性: 文件名称“hibernate_new”非常简洁,直接表明了文件内容的主体是Hibernate框架,且是与“new”相关的资料。这样的命名便于理解,用户可以根据名称快速判断文件的相关性和重要性。 2. 文件可能的分类: 基于文件名称“hibernate_new”,我们可以推测文件可能属于教育资料或者技术文档类。这可能是一个培训课程的讲义、一个技术指南、或者是官方发布的Hibernate新版本介绍等。 综上所述,从给定的文件信息中我们可以提取出关于Hibernate框架的详细知识点,包括其作为ORM框架的技术原理、特性、以及使用场景。此外,通过文档的格式、描述、标签以及文件名称,我们可以了解文档的实用性、权威性、以及其可能的内容更新情况。最后,对于“马士兵”这一标签,我们可以得知文档编写者在IT培训领域的影响力以及对Hibernate框架的深入理解。
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微软模拟飞行2020:揭秘环境建模难点,5个突破技巧让你与众不同

# 1. 微软模拟飞行2020环境建模概述 在第一章中,我们将对微软模拟飞行2020的环境建模进行基础介绍,旨在为读者提供一个全面了解本游戏环境构建的方式。我们会讨论环境建模在飞行模拟器中的重要性,以及如何通过使用微软飞行的高级环境建模技术,玩家能够体验到更加逼真的飞行模拟。 ## 微软模拟飞行2020简介 微软模拟飞行2020(MSFS 2020)是微软推
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python 多线程/多进程消费kafka

<think>我们正在讨论如何使用Python实现多线程或多进程来消费Kafka消息。根据引用[1],我们可以使用kafka-python库来创建Kafka消费者。同时,引用[2]和[3]提到了多线程消费Kafka的情况,但需要注意的是,Kafka消费者本身不是线程安全的,因此不能直接在多个线程中共享同一个消费者实例。但是,我们可以通过创建多个消费者实例(每个线程一个)来实现多线程消费,或者使用进程(每个进程一个消费者)来实现多进程消费。下面我将分别介绍多线程和多进程的实现方式,并给出代码示例。1.多线程消费Kafka思路:创建多个消费者线程,每个线程运行一个独立的Kafka消费者实例,订阅相