xlrd读取xlsx文件颜色失败
1.错误原因:可能是torch与transformers版本冲突;2.解决办法:更换一个版本的transformers即可
对报错文件进行修改,改为下面的方式导入即可#from pydantic.typing import Annotatedfrom typing_extensions import Annotated
未安装protobuf,安装该插件即可,pip install protobuf==3.20.*
问题描述:安装pyworld时弹出该提示信息尝试办法:各种安装gcc等,都没有成功解决,换了python版本之后解决了解决办法:安装python 3.10
报错记录:从tensorflow 2.x导入CRF出现错误原因:tensorflow 2.x没有contrib属性正确方式:安装tensorflow_addons,然后from tensorflow_addons.text.crf import crf_log_likelihood,crf_decode这样即可正确导入所需包
问题描述: 在编译安卓版onnxruntime时,由于包过大,下载的zip版本,编译是会报这个错 解决办法: 通过git拉取对应的代码,如果代码领取比较慢的话,建议码云上来取
tensorflow
问题描述:按照网上配置vs code 配置服务器 docker环境开发C++项目,出现attach vs code无反应现象,但是attach shell正常。问题原因:[1]设置了密码登录ssh,可以设置免密登录,具体教程连接:【开发工具】VScode连接远程服务器+设置免密登录_vscode免密登录服务器-CSDN博客[2]我按照上诉教程操作后,依旧无反应,无意间发现我的vs code版本不是
tar: Error is not recoverable: exiting now
原因:安装了TF 2.X版本,该版本确实没有该功能解决办法:安装TF 1.X即可
原因:学习率设置的较大,导致梯度爆炸解决办法:更改为较小的学习率
batch_size导致结果不一样
下载文件速度
原因:不同长度文本pad一致长度,添加pad后会对预测有一丢丢影响,虽然mask会抵消大部分影响,但是还是会一留下一点点影响。解决办法:多次采用不同的batch_size测试模型,发现离模型训练使用的batch_size越近,与单条预测的结果差别越小,因此推荐结合实际情况,选用与训练batch_size相近的数目。
原因:预测过程没有引入mask现象:在文本左侧加PAD预测正常;解决办法:在预测阶段将mask输入bert其他:BERT模型在批量训练和预测阶段都需要mask,单条预测不引入mask不会引起错误,批量预测不引入mask会在有效toekn和pad之间造成预测问题。
python工具依赖冲突
pb转onnx方法
pb转onnx
valle中文infer报错
valle 训练过程遇到问题
静态量化数据处理
onnx opset version 13 or above
numpy版本与python版本不对应
pytorch cpu版本不能运行代码
VS code通过public key连接服务器
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