文章目录 一、问题描述 二、解决方法 一、问题描述 在使用 GPU 服务器安装 GluonTS 做时间序列预测有关的项目时，报错如下（吐槽，用 MXNet 的时候，经常遇到报错emmm）： ----...二、解决方法 这是因为装mxnet-cu112（GPU版本）默认会是 1.9.0 的高版本，如下所示： 网上很多方法主要说的就是移除后安装低版本的mxnet，如：pip install mxnet-cu101...但我用的服务器显卡是RTX 3080，只能安装 cuda>=11.0，可是都是对应 1.8.0 以上的mxnet。...find /usr/ -name "libnvrtc*" # 安装GPU版本的mxnet和gluonts !...pip install mxnet-cu112 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com !
背景： 在一次处理excel批量数据导入时，需要导入一个订单的发货时间，导入模板中对应的时间那一列使用的是日期格式。...那么导入进来DEBUG发现是一个数字，比如2022年7月5日导入进来之后就变成了44745。...int mills = (int) Math.round(bd.subtract(new BigDecimal(days)).doubleValue() * 24 * 3600); //获取时间
2.Pycharm的安装配置 PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成...这些都没有出现错误，主要只说两个比较坑的依赖包（也不能说坑，只是在我这个环境下报错了） mxnet 报错原因：部署的环境没有cuda 解决方法：pip install mxnet==1.2.1 。...=mxnet.gpu() 改为??=mxnet.cpu() 这里是自己没找到相关代码中的gpu的调用，我的锅。 face-recognition 这个就是真的坑了！！！...usr_name:xxxx#@172.17.58.252’ “rtsp://admin:admin@192.168.2.64:554//Streaming/Channels/1” 这样的本地视频流地址的获取...用python跑数据库脚本时，python报错”DatabaseError: DPI-1047: 64-bit Oracle Client library cannot be loaded: “ 安装
当迭代器尝试获取超出列表长度的下一个元素时，它引发了StopIteration异常，该异常被try…except块捕捉，并打印出一条消息表示迭代已完成。然后，break语句退出while循环。...# 导入sys模块，用于获取Python解释器限制的信息 import sys # 打印Python解释器对整数大小的最大限制（以字节为单位） print("Python解释器对整数大小的最大限制...ImportError ImportError 异常在Python中是一个标准的异常类型，它会在Python解释器无法找到要导入的模块或包时引发。...KeyError 通常发生在尝试从字典中获取不存在的键时，而 IndexError 则发生在尝试访问列表、元组或其他序列类型的索引超出范围时。...运行结果 当尝试从 my_dict 字典中获取 ‘address’ 键的值时，由于该键不存在，Python 解释器将引发 KeyError 异常。
计算机语言针对可能出现的错误定义了异常类型，某种错误引发对应的异常时，异常处理程序将被启动，从而恢复程序的正常运行。 1....：操作系统产生的异常（例如打开一个不存在的文件） WindowsError：系统调用失败 ImportError：导入模块失败的时候 KeyboardInterrupt：用户中断执行 LookupError...一般的解释器系统异常 TypeError：不同类型间的无效操作 ValueError：传入无效的参数 UnicodeError：Unicode相关的异常 UnicodeDecodeError：Unicode解码时的异常...PendingDeprecationWarning：关于特性将会被废弃的警告 RuntimeWarning：可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告 SyntaxWarning：可疑语法的警告 ImportWarning：用于在导入模块过程中触发的警告...(尝试使用try catch异常处理结构对输入情况进行处理) 获取随机数采用random模块。
创建数据集 # 导入mxnet import random import mxnet as mx # 导入mxnet的gluon, ndarray, autograd from mxnet import...gluon from mxnet import autograd from mxnet import ndarray as nd # 设置随机种子 mx.random.seed(1) random.seed...数据读取 # 训练时的批数据大小 batch_size = 10 # 创建数据集 dataset = gluon.data.ArrayDataset(X, y) # 读取数据 data_iter =...highlight=gluon.nn.sequential#mxnet.gluon.nn.Sequential L2Loss https://mxnet.incubator.apache.org/...highlight=l2loss#mxnet.gluon.loss.L2Loss Trainer https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/gluon
编译Mxnet Scala 包 首先要做的就是要编译出Mxnet的jar包了，环境配置具体可以看官方网站上的流程，这里就 不重复了，https://mxnet.readthedocs.io/en...然后删除Scala library，接着导入 Mxnet scala jar 包。...直接 Add External JARs， 导入 assembly目录下的 mxnet-full_2.10-linux-x86_64-gpu-0.1.2-SNAPSHOT.jar...然后就是导入所有依赖包，直接暴力把 scala-package/examples/target/classes/lib 目录下的所有Jar包导入即可。 ...大概运行600次迭代之后就能得到最终的结果了，和Python的例子给出的结果有点差距，效 果还能看，之前其实也是根据Python的例子改写成 Scala版本的，当时大概用了一周时间吧， 写好代码之后还要调下参数等等
编译Mxnet Scala 包 首先要做的就是要编译出MXNet的jar包了，环境配置具体可以看官方网站上的流程，这里就 不重复了，https://mxnet.readthedocs.io/en...s1.png 然后删除Scala library，接着导入 Mxnet scala jar 包。...直接 Add External JARs， 导入 assembly目录下的 mxnet-full_2.11-linux-x86_64-gpu...然后就是导入所有依赖包，直接暴力把 scala-package/examples/target/classes/lib 目录下的所有Jar包导入即可。...大概运行600次迭代之后就能得到最终的结果了，和Python的例子给出的结果有点差距，效 果还能看，之前其实也是根据Python的例子改写成 Scala版本的，当时大概用了一周时间吧， 写好代码之后还要调下参数等等
except OSError as err: pass except OSError as err: pass 这份文件一开始是Ardunio写的 #...导入了2个库，Python的味道有点了哈，以及处理结构体的struct+u ? ?...＃请理解，当你的OpenMV Cam不是I2C主设备时，它可能会错过响应 ＃无论你是在Interupt回调中还是在内部回调中调用“ i2c.send（）”，都作为I2C从设备发送数据 ＃下面的主循环。...发生这种情况时，Arduino将获得NAK，必须尝试从 ＃再次使用OpenMV Cam。 请注意，Arduino和OpenMV Cam I2C驱动程序都不擅长获取 ＃遇到任何I2C错误后松开。...except OSError as err: pass except OSError as err: pass 接着就是一个死循环 这个是一个
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...as nd from mxnet import autograd from mxnet import image from utils import load_data_fashion_mnist,...accuracy, evaluate_accuracy 获取和读取数据 # 批数据大小 batch_size = 256 # 获取训练数据和测试数据 train_data, test_data = load_data_fashion_mnist
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...as nd from mxnet import autograd from mxnet import image 辅助函数 from utils import load_data_fashion_mnist..., accuracy, evaluate_accuracy 获取和读取数据 # 批数据大小 batch_size = 256 # 获取训练数据和测试数据 train_data, test_data =
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...as nd from mxnet import autograd from mxnet import image from utils import load_data_fashion_mnist,...accuracy, evaluate_accuracy, SGD 数据获取 # 批数据大小 batch_size = 256 # 获取训练数据和测试数据 train_data, test_data =
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/ 获取 TVM 源码发行版或克隆 GitHub 仓库，以获取辅助脚本： git clone --recursive https...输入以下内容启动 Jupyter Notebook： jupyter notebook 如果你在 macOS 上启动 Jupyter Notebook 时看到报错 OSError: [Errno 99]...在浏览器中粘贴时，需把 container_hostname 替换为 localhost。 Docker 源代码 查看 Docker 源代码: 构建自己的 Docker 镜像。...使用 NNPACK，像 MXNet 这样的高级库可以加快多核 CPU 计算机（包括笔记本电脑和移动设备）上的执行速度。 由于 TVM 已经有原生调整的调度，这里的 NNPACK 主要是为了参考和比较。
注意：mxnet随机种子设为1时，loss一直为nan，经测试，种子为2时，jupyter-notebook有时会出现nan，但在命令行执行python文件多次都不会出现nan。...获取数据 # 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import...ndarray as nd from mxnet import autograd # 数据预处理 def transform(data, label): return data.astype...axes.get_xaxis().set_visible(False) figs[i].axes.get_yaxis().set_visible(False) plt.show() # 获取图像对应的文本标签.../_modules/mxnet/gluon/data/vision.html#FashionMNIST 代码地址 https://github.com/SnailTyan/gluon-practice-code
方法一：导入字体文件 my_font=font_manager.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\方正粗黑宋简体.ttf'[1:]) 注：在使用时需要加字体参数...导入字体文件时如果出错可以看此文OSError: [Errno 22] Invalid argument: ‘\u202aC:\Windows\Fonts\方正粗黑宋简体.ttf‘解决方案 plt.xlabel...用黑体显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常显示负号 使用时无需加参数 总结 方法一字体自定义设置，字体比较漂亮，但使用时需要加参数，且导入文件时可能出问题
用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d） FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失败的时候...KeyboardInterrupt 用户输入中断键（Ctrl+c） MemoryError 内存溢出（可通过删除对象释放内存） NameError 尝试访问一个不存在的变量 NotImplementedError 尚未实现的方法 OSError...UnboundLocalError 访问一个未初始化的本地变量（NameError的子类） UnicodeError Unicode相关的错误（ValueError的子类） UnicodeEncodeError Unicode编码时的错误...（UnicodeError的子类） UnicodeDecodeError Unicode解码时的错误（UnicodeError的子类） UnicodeTranslateError Unicode转换时的错误... +-- KeyError +-- MemoryError +-- NameError | +-- UnboundLocalError +-- OSError
导入日志库：import logging 日志库的主要有以下方法： 获取日志名,比如 logging.getLogger（__name__） 定义Handler,比如 logging.FileHandler...有两个文件，一个是main.py,一个是logger.py ， 输出到不同的日志文件需要获取不同的日志对象:logging.getLogger() cat main.py #!...not None: try: fcntl.lockf(runner.output_lockfile, fcntl.LOCK_EX) except OSError...not None: try: fcntl.lockf(runner.output_lockfile, fcntl.LOCK_UN) except OSError
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要是讲解了如何给Jetson Nano装机，以及在Jetson Nano上如何配置TVM并将MxNet的ResNet18跑起来获取分类结果，最后我们还体验了一下使用...可以成功导入TVM 0x02....whl 安装好之后导入一下MxNet看看是否可以成功： ?...可以成功导入MxNet 然后我们讲解一下如何在Jetson Nano上完成MxNet的ResNet50模型的推理： 首先导入需要的头文件： import tvm from tvm import te import...总结 这篇文章主要是讲解了如何给Jetson Nano装机，以及在Jetson Nano上如何配置TVM并将MxNet的ResNet18跑起来获取分类结果，最后我们还体验了一下使用AutoTVM来提升ResNet50
对于这堆数据，我们认为当Loss(W)对于所有的pair{x,y}都满足 Loss(W)趋近于或者等于0时，我们认为我们找到这个理想的目标函数T. 也就是此时 ? . ...我们发现当x3值过大时,会改变Loss的导数的方向.而来抑制w2,w3等高阶函数的继续增长. 然而这样抑制并不是很灵活，所以我们在前面加入一个系数 ?...我们在使用梯度下降法，来调整w时公式是这样的： ? 我们每一次都是计算当前的梯度： ?...::cpp::NDArray> args_map; 69 //导入数据 70 NDArray arr_x(mxnet::cpp::Shape(128,28...cout<<" Training "<<std::endl; 112 113 int max_iters = 20000; //最大迭代次数 114 //获取训练网络的参数列表
在免费服务里，每次最多跑6小时就会自动关闭，但并没有限制次数，断了还可以继续跑。 目前，免费的计算资源有这些： ? 另外，付费的GPU资源，也没有贵到不可接受： ?...这里还提供了大量的ML模板，不论是用TensorFlow、PyTorch、MXNet、Chainer还是CNTK做的，都可以找到。许多公开数据集，系统也收录了，可以直接用进项目里。...(@zalamandagora) Colab甚至都没到超时那一步，就直接读取失败，死在OSError 5之类的错误上了。(@Exepony) 所以，你有需要的话，也来试一下吧。
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