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关于解决“no module named ‘onnx.onnx_cpp2py_export”,以及pycharm终端python版本与解释器版本不匹配,终端pip后安装不到解释器所在目录的问题

前言本人用python比较少,本次是在使用export.py将yolov5训练好的模型转换成onnx格式的时候遇到的一些问题以及解决方式。一、“nomodulenamedonnx”直接在终端pipinstallonnx二、“nomodulenamed‘onnx.onnx_cpp2py_export” 由于我在pycharm终端中安装的包不是安装到解释器的文件夹中的,所以我是直接将在终端安装的东西直接复制到了解释器的文件夹中,运行后出现这个问题的报错,查询了一番后发现问题的原因应该是:安装后的onnx的文件夹中有一个文件名为:onnx_cpp2py_export.cp39-win_amd64.p

Exception: D:\Editor\Data\il2cpp/build/deploy/net471/il2cpp.exe did not run properly!

问题出现于Unity2019.4Windowsil2cppbuild 问题描述: 原因:由于安装的WindowSDK在之前卸载时并未清空注册表中的信息所以再通过注册表信息索引WindowsSDK时就会找不到被卸载的SDK。(具体问题描述:Bug-IL2CPPbuildproblem-UnityForum)解决:根据Debug中的提示找到注册表中的条目并安装对应版本WindowsSDK或者修改注册表信息。在上面信息中即该条信息所提示注册表位置。如果已通过VS已安装对应版本SDK请先卸载再进入微软官方网站(WindowsSDKandemulatorarchive|MicrosoftDevelope

ios - AVD_loader.cpp : failed to get a service for display 4

我正在尝试通过构建在Swift中的WebView播放音频。播放音频时,有时会播放完,有时会播放约2秒然后停止。然后我在Xcode日志中收到错误消息:/Library/Caches/com.apple.xbs/Sources/AppleGVA/AppleGVA-9.1.6.1/Sources/Slices/Driver/AVD_loader.cpp:failedtogetaservicefordisplay4 最佳答案 解决方法是:app.disableHardwareAcceleration()

ios - AVD_loader.cpp : failed to get a service for display 4

我正在尝试通过构建在Swift中的WebView播放音频。播放音频时,有时会播放完,有时会播放约2秒然后停止。然后我在Xcode日志中收到错误消息:/Library/Caches/com.apple.xbs/Sources/AppleGVA/AppleGVA-9.1.6.1/Sources/Slices/Driver/AVD_loader.cpp:failedtogetaservicefordisplay4 最佳答案 解决方法是:app.disableHardwareAcceleration()

Unity的IL2CPP

​目录背景概念AOT编译器运行时库对比MonoIL2CPPIL2CPP打包注意事项类型裁剪泛型实例泛型方法背景在Unity4.6.1p5以后版本中,在PlayerSettings—>OtherSettings—>ScriptingBackend有mono和il2cpp两个选项,它们是Unity脚本后处理(ScriptingBackend)的两种方式。概念IL2CPP是Unity一种新的脚本后处理(ScriptingBackend)方式,针对.Net平台编译输出的IL(中间语言-IntermediateLanguage)进行处理。IL2CPP主要由两部分组成:1,AOT静态编译编译器(il2cp

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:1726:

小白没怎么学过opencv 使用时出现cv2.error:OpenCV(4.7.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:1726:error:(-215:Assertionfailed)!_src.empty()infunction'cv::inRange 错误,查阅资料,无论是路径还是文件名 都没有问题,于是 选择将opencv-python卸载掉。1、win+R,打开cmd,输入piplist;这里我输入时,出现pip不存命令这样的问题,此处应该是环境变量没有配置好,应该将打开我的电脑属性高

Unity2020 打包报错:windowUnity.IL2CPP.Building.BuilderFailedException

在打包的时候报错:windowUnity.IL2CPP.Building.BuilderFailedException解决方法:把IL2CPP换成mono,重新打包即可依次点击:Edit-Player-Configuration-Mono再次重新打包即可

Unity WebGL 打包il2cpp.exe did not run properly!

Exception:C:\ProgramFiles\Unity\Hub\Editor\2019.4.36f1c1\Editor\Data\il2cpp/build/deploy/net471/il2cpp.exedidnotrunproperly!是中文问题,WebGL的illcpp对执行过程中一点点的中文都不允许存在。包括硬盘的中文名称参考如何更改磁盘盘符的名字我的文档中的用户名有中文系统用户名有中文win+L封锁之后解锁会出现当前系统用户是否有中文打包路径中有中文这个很好解决环境变量中有中文由于之前的机主这样设置windows用户名,导致各个相关路径都有中午,这个询问过淘宝专业的客服后也说

使用Llama.cpp在CPU上快速的运行LLM

大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点而努力,比如HuggingFace开发出支持4位和8位的模型加载。但它们也需要GPU才能工作。虽然可以在直接在cpu上运行这些llm,但CPU的性能还无法满足现有的需求。而GeorgiGerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。这要归功于他的llama.cpp库,该库为各种llm提供了高速推理

使用llama.cpp在本地搭建vicuna 13B语言模型

有人做了windows下的脚本放到github上了,直接运行就可以了。我在本机试了一下13B的模型能运行,但生成速度非常慢,回复一个问题基本上要花5分钟以上的时间。我的机器配置3900X 32G内存。https://github.com/mps256/vicuna.ps1