一、概述  spark使用hive中有比较多的坑,尤其是版本问题引起的jar包冲突,比较好的方式是使用与CDH匹配的hive和hadoop版本,这样可以减少很多的jar冲突问题,但是在IDEA调试过程中还是难免会碰到jar包冲突问题。二、CDH6.3.2中碰到问题解决方法1、java.lang.NoSuchFieldError: HIVE_STATS_JDBC_TIMEOUT 
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随着深度学习的不断发展,GPU/NPU的算力也越来越强,对于一些传统CV计算也希望能够直接在GPU/NPU上进行,例如Opencv的warpAffine方法。Opencv的warpAffine的功能主要是做仿射变换,如果不了解仿射变换的请自行了解。由于Pytorch的图像坐标系(图像左上角对应坐标(-1, -1)右下角对应坐标(1, 1))与Opencv的坐标系(图像左上角对应坐标(0, 0)右下
  ?君子坐而论道,少年起而行之 文章目录Pytorch与Keras介绍Pytorch模型定义模型编译模型训练输入格式完整代码Keras模型定义模型编译模型训练输入格式完整代码区别与使用场景结语Pytorch与Keras介绍pytorch和keras都是一种深度学习框架,使我们能很便捷地搭建各种神经网络,但它们在使用上有一些区别,也各自有其特性,我们一起来看看吧Pyt
     一提到python绘图,matplotlib是不得不提的python最著名的绘图库,它里面包含了类似matlab的一整套绘图的API。因此,作为想要学习python绘图的童鞋们就得在自己的python环境中安装matplotlib库了,安装方式这里就不多讲,方法有很多,给个参考的。  本文将在已安装matplotlib的环境中教新手如何快速使用其中的接口进行
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方法一:从刚装好XP或系统正常的电脑里,打开注册表,将[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Keyboard Layouts]导出为一个文件,然后拷到你的电脑里双击导入即可恢复正常状态方法二:导入下附件,其实跟方法一没什么区别
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PyTorch版本问题作于2019.10.14超分辨率的PyTorch实现,要求>=特定版本的PyTorch本人在最近需要用到超分辨率算法,于是从GitHub上找了开源的项目。 但是本地部署之后发现,导入第三方库的时候有很多报错。经查阅后,发现在PyTorch1.1.0之后,很多库弃用,或者是进行了整合修改(不在原位置)。这就导致了import报错。简单来说,就是有些时候,PyTorch版本
本篇文章记录自己安装pytorch的那些破事,说起来真糟心,假期回到家,老板安排我们一年级的写本子。我只有一台电脑装了Ubuntu,在Ubuntu环境下,用wps真糟心,而且阅读各种pdf都不方便。后来还是迁回window10用户。 这里装pytorch环境是window10 + anaconda. 关于如何装pytorch和anaconda就不用说明了,但是我电脑是个老本子,根本用不了10.0+
深度学习实验30 那些手动paddle转torch的代码段paddel->torch Layer->Module Conv2D->Conv2d axis->dim 删除权重初始化变量ParamAttr(...)将其变量改到初始化形参数据之前 torch没有相应的torch.io paddle.seed()->torch.random.manual_seed()#设置随
转载 2024-05-14 22:23:45
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本文致力于解决在MFC中应用duilib的相关兼容性问题。 duilib非常强大,目前已经被各大公司广泛应用,但基本都是基于win32的;一份与MFC混合使用的DEMO,使得我们这些在老的MFC项目下久经UI之苦的看到了希望。 然而,就在我对这个MFCDEMO进行测试时,在基本功能正常的情况下,发现还是有少许的问题的,目前我发现的问题主要集中在键按键与鼠标按键方面,具体如下:1
转载 2024-04-25 14:38:07
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前一章我讲到了导入模型,现在自然是该用一张图片去做预测了,自然涉及到导入图像。Tensorflow的C++API有导入图片的函数,不过我这里介绍使用opencv的imread,再把Mat型变量转化为Tensorflow支持的Tensor型变量。Mat转换为TensorTensor t_in(DT_FLOAT, TensorShape({ 1,512,512,3 })); cvmat_to_tens
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anaconda官网下载anaconda:链接: https://www.anaconda.com/ 注意在下下载时,选择PATH加入路径 安装完检查一下如果不对,检查环境变量cuda现在的pytorch支持的最高版本是cuda 11.6,安装11.7后,系统自动安装了cpu版本的pytorch,我试了anaconda里安装和命令行安装都不行,之前试过从网页上直接下载下来pytorch-gpu版本
使用软件可以用(IMETool V2.7.6)把微软输入法删掉。将下面内容放入记事本中,记事本名称写为*.reg的文件,双击导入即可Windows Registry Editor Version 5.00[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Keyboard Layouts][HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\C
转载 精选 2013-05-23 17:43:57
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python 库与 python 版本的兼容性问题现象python3.5 直接使用 pip 安装requests库后,再执行 pip 命令出现报错AttributeError: module 'os' has no attribute 'PathLike'解决发现是requests的依赖库certifi的版本是2022.06.15,兼容 python3.5 导致的,直接把 python 目录下的
前言,最近因为用python写的脚本,打包成exe可执行程序,放到其他的windows上去执行,有的是可以执行成功,有的却是失败,所以记录一下。 执行错误如下: 看到报错之后恍然大悟,是打包的版本问题。 描述:由于自己的python开发环境是64位Windows操作系统,python编译环境也是64位,所以打包的软件也自然是64位的,将之放到32位环境下执行,显然出现这种报错是必然的。解决办法:
      在工作中,有可能遇到这样一个问题:我前天安装的某个库还能用,今天怎么就不能用了呢?原因很可能是这样的:某些库的依赖包版本冲突了。假设A库依赖a包版本1.1版本,B库依赖a包的1.0版本。我们在前天安装了A库,且能正常使用,此时a包为1.1版本。但是在今天我们安装了B库,它的依赖a包为1.0版本,所以必定导致a包的版本降低。此时,B包可以正常使用,但是A包优
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  升级Win10系统的用户最担心的问题就是兼容,比如游戏兼容驱动兼容等。那遇到Win10系统兼容驱动怎么办呢?解决方法有三种,更新驱动程序、回退驱动程序或卸载后重新安装驱动程序,下面一起来看看。  以声卡驱动为例:  更新驱动程序  打开Win10设备管理器,展开底部的“声音输入和输出”,在当前的扬声器设备上点击右键,选择“属性”。如图:  然后在打开的扬声器属性窗口中切换到“驱动程序
转载 2023-07-10 00:21:28
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关于cuda和pytorch兼容问题问题描述之前是按照网上教程安装的Cuda和pytorch,使用了一段时间之后,在一项任务中安装fastai时,出现了两者版本不兼容问题,无法运行。找不到指定的程序。 Error loading "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\torch\lib\torch_cuda_cpp.dll" or one of its dependen
看过我cpu版本的pytorch小白安装教程CPU版pytorch小白教程应该已经会设置清华源了,这里不再叙述,gpu版本的pytorch会默认以清华镜像源来下载,速度不用担心。请关闭杀毒软件 尤其360请关闭杀毒软件 尤其360请关闭杀毒软件 尤其360环境套餐:win10 + pytorch1.7.1 +vs2019+ CUDA10.1 + cuDNN8.0.4 文章目录安装显卡驱动(已有驱动
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在ubuntu16.04上安装cuda和pytorch时,一不小心就会出现意想不到的问题,比如屏幕分辨率突然变的很小且不可调、在登录界面一直循环登录不了、pytorch调用cuda失败等问题。具体解决方案已经整理发布,这篇文章再来总结一下需要考虑的细节。问题总结:显卡与驱动的版本要匹配,切忌根据nvidia-smi命令所显示的信息来判断所需的cuda版本 得到图片中的信息后,我立马下载安装了cud
# Pytorch版本兼容的实现指南 在机器学习领域,尤其在使用Pytorch框架时,确保代码在不同的Pytorch版本之间兼容是非常重要的。这可以帮助我们在不同的开发环境中保持代码的一致性。本文将详细阐述如何实现Pytorch版本兼容的步骤,并提供相应的代码示例。 ## 流程概览 以下是实现Pytorch版本兼容的主要步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 2024-09-19 04:58:14
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