AttributeError:模块“”transformers.modeling_bert“”没有特性“”gelu“”_AttributeError:模块'pandas‘没有特性'df’_AttributeError:模块'ssl‘没有特性'SSLError’ - 腾讯云开发者社区

解决AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'在使用Python编程时，有时候可能会遇到类似于AttributeError: module...解决方法这个错误通常是由于库版本不兼容或者库没有正确安装所导致的。下面是几种常见的解决方法：1. 检查scikit-image库版本首先，我们需要检查已安装的scikit-image库的版本是否正确。...请确认代码中使用的模块名称是否与库提供的模块名称一致。3. 检查库安装如果以上步骤仍然不能解决问题，那么可能是scikit-image库没有正确安装。可以尝试重新安装该库。...结论通过以上几种方法，我们可以解决AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'错误，并成功使用scikit-image库的io模块...主要特性scikit-image库提供了许多有用的功能和特性，下面是一些主要的特性：图像读取和写入：scikit-image提供了灵活和简便的图像读写功能，支持各种图像格式（如JPEG、PNG等）。

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知名AI研究者深挖谷歌Gemma：参数不止70亿，设计原则很独特

GPT、Llama 2 和其他 LLM 中典型的层归一化位置，Gemma 中没有什么新东西。...唯一的区别是 GeGLU 使用的基础激活是 GeLU 而不是 Swish。下图展示了 GeLU（GPT-2）、SwiGLU（Llama 2）和 GeGLU（Gemma）的伪代码。...需要注意，与使用 GeLU（仅线性）的常规前馈模块相比，使用 SwiGLU 和 GeGLU 的前馈模块各多了一个线性层（分别是 linear_1 和 linear_2）。...不过，在 SwiGLU 和 GeGLU 前馈模块中，linear_1 和 linear_2 通常通过将单个线性层分割为两部分而获得，因此不会增加参数规模。...Gemma 论文中没有提及或讨论这些细节，所以它们的重要性也不清楚。

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Python自省与反射

自省这个也是python彪悍的特性....'dict'> print isinstance(a,list) # True 反射反射机制就是在运行时，动态的确定对象的类型，并可以通过字符串调用对象属性、方法、导入模块...而且它是通过调用getattr并捕获AttributeError异常来判断的。...if hasattr(a, "test"): func = getattr(a, "test") func() # 输出： Base test 从例子中我们可以看出，hasattr并没有调用...test函数，而且getattr获取到的是函数对象，也没有调用它，通过我们主动执行func()才执行了a.test()函数，这样相比于exec和eval就灵活了许多。

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优于ConvNeXt，南开&清华开源基于大核注意力的VAN架构

1出发点尽管Transformer在CV领域引发轰动，但图像的2D特性导致自注意力面临如下三个挑战：将图像视作1D序列将忽视其2D结构信息；高分辨率图像会带来极大的计算复杂度；它仅考虑了空域自适应...针对上述挑战，本文提出一种新的大核注意力(Large Kernel Attention，LKA)模块促进self-adatpive与long-range相关性，同时避免上述问题；与此同时，基于所提LKA...上图a给出了所提LKA模块的示意图及其与其他模块的区别，它可以描述如下：上表对比了卷积、自注意力以及LKA之间的区别，可以看到：LKA同时具有卷积与自注意力的特性；LKA不仅具有空域自适应性，同时具有通道维度上的自适应性...__init__() self.proj_1 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) self.activation = nn.GELU()...,drop_path=0., act_layer=nn.GELU): super().

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解决pyinstaller时AttributeError:type object pandas._TSObject has no attribute reduc

解决 pyinstaller 时 AttributeError:type object pandas...._libs.tslibs.timedeltas 模块，从而解决 AttributeError 错误。保存并关闭 spec 文件。...总结通过在 spec 文件中添加 hiddenimports 来明确指定需要导入的模块，我们可以解决 pyinstaller 打包 pandas 模块时出现的 AttributeError...以上示例代码和步骤演示了如何解决 pyinstaller 打包 pandas 模块时出现 AttributeError 错误的问题。...主要特性1. 数据结构： pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。

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Python 2.7.x 和 3.x 版

Python 3.x引入了一些与Python 2不兼容的关键字和特性，在Python 2中，可以通过内置的__future__模块导入这些新内容。...如果你希望在Python 2环境下写的代码也可以在Python 3.x中运行，那么建议使用__future__模块。...例如，如果希望在Python 2中拥有Python 3.x的整数除法行为，可以通过下面的语句导入相应的模块。...from __future__ import division 下表列出了__future__中其他可导入的特性：特性可选版本强制版本效果 nested_scopes 2.1.0b1 2.2 PEP...由于xrange的“惰性求知“特性，如果只需迭代一次（如for循环中），range()通常比xrange()快一些。

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Python - 错误和异常

：属性引用（如：实例对象.方法）失败或赋值失败（如：对象=值） ImportError：加载模块失败时引发，如： from list import test ，若找不到test则报此异常 ModuleNotFoundError...：当一个模块找不到时引发，如： import testss ，testss不存在则报此异常；是ImportError的子类 IndexError：取序列索引超出范围 KeyError：在字典中找不到指定的...传入目录路径） NotADirectoryError：对文件进行目录操作（如：os.listdir() 传入文件路径）警报部分异常只是当做警告类别 DeprecationWarning：过时，已被弃用的特性相关警告...: print("AttributeError") except ValueError: print("ValueError") try语句的工作原理首先，执行子句 try...如果没有异常发生，则不执行里面的代码，并执行 try 里面剩下的代码。

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激活函数activation

如果没有激活函数，无论多复杂的网络，都等价于单一的线性变换，无法对非线性函数进行拟合。...目前，深度学习中最流行的激活函数为 relu, 但也有些新推出的激活函数，例如 swish、GELU，据称效果优于relu激活函数。激活函数的综述介绍可以参考下面两篇文章。...《一文概览深度学习中的激活函数》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98472075 《从ReLU到GELU,一文概览神经网络中的激活函数》 https://zhuanlan.zhihu.com...9，gelu：高斯误差线性单元激活函数。在Transformer中表现最好。tf.nn模块尚没有实现该函数。 ?

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Theano的一个关于signal，signalconv，signaldownsample的错误

安装了Theano和keras之后，准备走段代码出错了，大概意思是： “Theano is missing signal”，就是说signal模块找不到，我跑到源代码目录下看是有这个的：明明有的啊...: 'module' object has no attribute 'signal' 就是说，上层的_init_没有显示的进行import 于是修改文件，tensor/init.py，...最后一行加入： from theano.tensor import signal 此时再次导入，成功：我以为一切正常了，谁知道生活又开了个玩笑，是的又出错啦： AttributeError:...'module' object has no attribute 'conv' AttributeError: 'module' object has no attribute 'downsample'...说的是signal没有conv和downsample，流泪了！！！

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Python 单元测试 & 文档测试

1.1 单元测试 1.1.1 单元测试编写单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。编写一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是通过属性来访问。...if __name__ == '__main__': # unittest.main() [root@daidai python]# pythonmydict_test.py #发现这样测试没有作用...并且，Python内置的“文档测试”（doctest）模块可以直接提取注释中的代码并执行测试。 doctest严格按照Python交互式命令行的输入和输出来判断测试结果是否正确。...='__main__': import doctest doctest.testmod() 运行python3 mydict2.py： $ python3 mydict2.py 什么输出也没有...当模块正常导入时，doctest不会被执行。只有在命令行直接运行时，才执行doctest。所以，不必担心doctest会在非测试环境下执行。

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Transformer已成新霸主？FAIR等重新设计纯卷积ConvNet，性能反超

视觉 Transformer 最显著的特性是其非局部自注意力，每一层都具有全局感受野。虽然已有卷积神经网络使用了大卷积核，但黄金标准（VGGNet [62] ）是堆叠小卷积核（3×3）的卷积层。...由于已经设置一个反转瓶颈块，复杂、低效的模块（MSA、大卷积核）通道变少，而高效、密集的 1×1 层将完成繁重的工作。...该研究发现 ReLU 在 ConvNet 中也可以用 GELU 代替，准确率保持不变（80.6%）。更少的激活函数。...如图 4 所示，该研究从残差块中消除了所有 GELU 层，除了在两个 1×1 层之间的 GELU 层，这是复制了 Transformer 块的风格。...EfficientNet ）具有竞争力的结果；ConvNeXt 的性能也全面优于具有类似复杂性的 Swin Transformer；与 Swin Transformers 相比，ConvNeXts 在没有诸如移位窗口或相对位置偏置等专门模块的情况下也具有更高的吞吐量

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异常处理（第十一章）内有福利

就是说assert len（my_list）>0这个语句判断为假时会报错因为my_list只有“tianjun”这个字符串，pop()弹出后my_list为空，下面assert等式不成立，所以抛出异常 attributeerror...my_list = [] >>> my_list.fisa Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError...print('没有异常') ......特性应用或赋值时引发（试图访问一个对象没有的属性） IOError 试图打开不存在的文件或者无全新的文件等操作时，就会引发(输入输入异常，基本是无法打开文件...) ImportError 无法引入模块或包，基本是路径问题 IndexError 在使用系列中不存在的索引时引发（下标索引超出序列边界） KeyError

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Python: 标准异常树

| +-- StopIteration 迭代器没有更多的值 | +-- StandardError...除(或取模)零 (所有数据类型) | +-- AssertionError 断言语句失败 | +-- AttributeError...,到达EOF 标记 | +-- ImportError 导入模块/对象失败 | +-- LookupError...-- DeprecationWarning 关于被弃用的特征的警告 +-- PendingDeprecationWarning 关于特性将会被废弃的警告...FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告 +-- ImportWarning 关于模块进口可能出现错误的警告的基类

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python基础学习15----异常处理

1.异常的类型异常的类型多种多样，常见的异常有： AttributeError 试图访问一个对象没有的属性，比如foo.x，但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件...ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误（的子类）；代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素...浮点计算错误 OverflowError 数值运算超出最大限制 ZeroDivisionError 除(或取模)零 (所有数据类型) AssertionError 断言语句失败 AttributeError...操作系统错误 WindowsError 系统调用失败 ImportError 导入模块/对象失败 LookupError 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有此索引...FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告 OverflowWarning 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告 PendingDeprecationWarning 关于特性将会被废弃的警告

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Python面向对象魔法方法和单例模块代码实例

__delarttr__： __getattr__: 会在对象.属性时，“属性没有”的情况下才会触发。对象....def __getattribute__(self, item): print('类或对象无论获取的属性有没有都会触发我！...4.注意事项:__slots__的很多特性都依赖于普通的基于字典的实现。另外,定义了__slots__后的类不再支持一些普通类特性了,比如多继承。...__doc__) #该属性无法继承给子类 __module__和__class__ __module__:表示当前操作的对象在那个模块　__class__:表示当前操作的对象的类是什么 class...__module__ # 输出 lib.aa，即：输出模块 print obj.

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Python 6.3 文档测试

比如re模块就带了很多示例代码: >>>import re >>>m = re.search('(?...并且，Python内置的‘文档测试(doctest)’模块会直接提取注释中的代码并执行测试。 doctest严格按照Python交互式命令行的输入和输出判断测试结果是否正确。...AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'empty' ''' def __init__(self, **kw): ...key] = valueif __name__=='__main__': import doctest doctest.testmod() 运行Python mydict2.py 什么输出也没有...关注最后3行代码，当模块正常导入时，doctest不会被执行。只有在命令直接运行时，才执行doctest。所以，不必担心doctest会在非测试环境下被运行。

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RT-DETR改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

中高效的倒残差模块 Inverted Residual Block 和 ViT 中的有效 Transformer 的本质统一，归纳抽象了 MetaMobile Block 的一般概念。...的 SOTA 模型，如下图所示：结合 Transformer 中的多头注意力机制 (MHSA) 和 FFN 模块以及 MobileNet-v2中的倒残差模块 (Inverted Residual Block...EMO 在没有使用复杂模块和 MobileViT V2 类强训练方法的情况下获得了更好的结果。...,norm_layers=['bn_2d', 'bn_2d', 'ln_2d', 'ln_2d'], act_layers=['silu', 'silu', 'gelu', 'gelu'],dw_kss...,norm_layers=['bn_2d', 'bn_2d', 'ln_2d', 'ln_2d'], act_layers=['silu', 'silu', 'gelu', 'gelu'],dw_kss

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Tansformer | 详细解读：如何在CNN模型中插入Transformer后速度不变精度剧增？

H-MHSA模块很容易插入到任何CNN架构中，并且可以通过反向传播进行训练。作者称这种新的Backbone为TransCNN，它本质上继承了transformer和CNN的优点。...作者还观察到以往的Transformer网络通常采用GELU函数进行非线性激活。然而，在网络训练中，GELU函数非常耗费内存。作者通过经验发现，SiLU的功能与GELUs不相上下，而且更节省内存。...GELU的TransCNN得到79.7%的top-1精度，略低于SiLU。...这里采用的卷积模块是广泛使用的Inverted Residual Bottleneck(IRB，图c)，卷积是深度可分离卷积。在每个阶段的末尾，作者设计了一个简单的二分支降采样块(TDB，图d)。...需要注意的是，这里只采用了最简单的参数设置，没有进行仔细的调优，以证明所提概念H-MHSA和trannn的有效性和通用性。例如，作者使用典型的通道数，即64、128、256和512。

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使用python将word文档转换为PDF文档

对于word等offices套件的自动化操作，由于原生支持的特性，采用这些语言是最为方便且灵活的，唯一的缺点就是这些语言的学习成本相对较高。...Users/Test/Desktop/output.pdf', 17) >>> doc.Close() >>> word.Quit() 需要注意的一点就是，文件需要采用绝对路径，注意上述绝对路径的写法，没有用经典的...convert >>> convert("C:/Users/Test/Desktop/out.docx", "C:/Users/Test/Desktop/output.pdf") 在实际测试中，会遇到如下错误 AttributeError...当有批量的word需要转换时，用docx2pdf模块，更加的方便。.../ 通过上述方法，可以轻松完成word文档的转换任务，虽然效率上没有那么高，但是胜在免费，而且操作也比较简便。

6.9K5 0

担心prompt泄露隐私？这个框架让LLaMA-7B完成安全推理

由于这些份额不会向各方泄漏信息，这就能确保这些协议模块能以任意深度按顺序组合起来，从而为任意基于 Transformer 的模型提供安全计算。...安全 GeLU 协议目前大多数方法都将 GeLU 函数看作是由更小的函数组成的，并会尝试优化其中每一部分，这就让它们错失了从整体上优化私密 GeLU 的机会。...但是，这些方法都没有用到这一事实：GeLU 函数两边基本都是线性的，即当 x3 时 GeLU (x) ≈ x。...研究者提出在 GeLU 的 [−4,3] 的短区间内，低次多项式的分段近似是一种更高效且更容易实现的安全协议选择。...从数学形式上讲，给定机密输入，新提出的安全 GeLU 协议的构建方式见如下算法 1。

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激活函数activation

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