Mon Jul 24 10:24:49 2023 - [info] Reading application default configuration from /etc/mha/mha.cnf.. Parameter name Slave01 -s Slave02 --user is invalid! at /usr/local/share/perl5/MHA/SSHCheck.pm line 148.

时间: 2023-12-13 15:06:06 浏览: 101
根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,你的配置文件中的参数名"Slave01 -s Slave02 --user"是无效的。这可能是由于你在配置文件中输入了错误的参数。你需要修改配置文件,将参数名更正为有效的参数。然后保存并退出配置文件。之后,你可以再次运行验证命令"masterha_check_ssh -conf=/etc/masterha/app1.cnf"来检查是否修复了错误。 #### 引用[.reference_title] - *1* [[error][/usr/share/perl5/vendor_perl/MHA/SSHCheck.pm, ln63] Permission denied (publickey,gssapi-ke](https://blog.csdn.net/gsforget321/article/details/120488723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [错误集:MHA高可用集群部署及故障切换[error][/usr/local/share/perl5/MHA/MasterMonitor.pm, ln427]](https://blog.csdn.net/qq_35456705/article/details/114309872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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def mha(x, attn, n_head): # [n_seq, n_embd] -> [n_seq, n_embd] """ Task: Complete the code of the multi-head attention Input: x: Tensor attn: dictionary that load from gpt2 weight. c_attn and c_proj are the params of two linear layer n_head: number of head Output: Tensorying multi-head attention and linear transformation, shape [n_seq, n_embd]. """ c_attn, c_proj = attn['c_attn'], attn['c_proj'] # qkv projection x = linear(x, c_attn) # [n_seq, n_embd] -> [n_seq, 3*n_embd] # Split into qkv """ Task: Split the q,k,v matrix from the tensor x Notes: [n_seq, 3*n_embd] -> 3 * [n_seq, n_embd] """ torch.split(x,) qkv = None # need to modify # Split into heads qkv_heads = [qkv_part.chunk(n_head, dim=-1) for qkv_part in qkv] # 3 * [n_seq, n_embd] -> 3 * n_head * [n_seq, n_embd/n_head] qkv_heads = list(zip(*qkv_heads)) # [3, n_head, n_seq, n_embd/n_head] # Causal mask to hide future inputs from being attended to """ Task: Construct mask matrix Notes: | 0 -inf -inf ... -inf | | 0 0 -inf ... -inf | | 0 0 0 ... -inf | |... ... ... ... ... | | 0 0 0 ... 0 | Mask is a tensor whose dimension is [n_seq, n_seq] """ causal_mask = None # need to modify # Perform attention over each head out_heads = [attention(q, k, v, causal_mask) for q, k, v in qkv_heads] # n_head * [n_seq, n_embd/n_head] # Merge heads """ Task: merge multi-heads results Notes: n_head * [n_seq, n_embd/n_head] --> [n_seq, n_embd] """ x = None # need to modify # Out projection x = linear(x, c_proj) # [n_seq, n_embd] -> [n_seq, n_embd] return x 注释解释一下

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