Pytorch UnpicklingError:遇到加载持久id指令_UnpicklingError:遇到load persistent id指令，但未指定persistent_load函数 - 腾讯云开发者社区

问题环境在将pytorch本地训练好的模型，传到jetson nano平台上，加载模型时，报了这个错误： UnpicklingError: A load persistent id instruction...问题原因查阅相关资料，这是由于pytorch在1.6.0版本之后，模型保存默认方式是压缩的形式，而在jetson nano版本上的pytorch版本是1.0.0，因此无法直接加载.pth文件。...用下面的方式可以查看pytorch的版本： import torch print(torch.

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pickle —— Python 对象序列化(python=3.8)

注意，persistent_id() 的返回值本身不能拥有持久化 ID。参阅持久化外部对象获取详情和使用示例。 ...如果定义了此方法，persistent_load() 应当返回持久化 ID pid 所指定的对象。如果遇到无效的持久化 ID，则应当引发 UnpicklingError。 ...要通过持久化 ID 将外部对象打包，必须在 pickler 中实现 persistent_id() 方法，该方法接受需要被打包的对象作为参数，返回一个 None 或返回该对象的持久化 ID。...如果返回字符串形式的持久化 ID，则会打包这个字符串和一个标记，这样 unpickler 才能将其识别为持久化 ID。 ...5 对字母数字类字符的限制是由于持久化 ID 在协议版本 0 中是由分行符来分隔的。因此如果持久化 ID 中出现任何形式的分行符，封存结果就将变得无法读取。

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面试系列-mysql如何确保数据不丢失

= 666; commit; 按照正常的思路，通常过程如下：找到user_id=666这条记录所在的页p1，将p1从磁盘加载到内存中在内存中对p1中user_id=666这条记录信息进⾏修改 mysql...收到commit指令将p1页写⼊磁盘给客户端返回更新成功上⾯过程可以确保数据被持久化到了磁盘中。...set name = 'javacode2018' where user_id = 888; commit; 来看⼀下处理过程：找到user_id=666这条记录所在的页p1，将p1从磁盘加载到内存中...在内存中对p1中user_id=666这条记录信息进⾏修改找到user_id=888这条记录所在的页p2，将p2从磁盘加载到内存中在内存中对p2中user_id=888这条记录信息进⾏修改 mysql...进⾏修改将p2修改操作记录到redo log buffer中将p2修改记录流⽔记录到binlog cache中 mysql收到commit指令将redo log buffer携带trx_id=10

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仅用250美元，Hugging Face技术主管手把手教你微调Llama 3

微调主要步骤如下：设置开发环境创建并加载数据集使用 PyTorch FSDP、Q-Lora 和 SDPA 微调大语言模型测试模型并进行推理注：本文进行的实验是在英伟达（NVIDIA）H100...这些数据可用于有监督微调（SFT），使语言模型更好地遵循人类指令。...no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型，并且主要由单句指令组成。...# Hugging Face model id dataset_path: "...) 接下来加载测试数据集，尝试生成指令。

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Pytorch 如何计算三角函数

1、加载库首先加载torch库，进入python后加载库使用import导入【import 库名】?...2、sin值计算方法pytorch中的sin计算都是基于tensor的，所以无论单个值还是多个值同时计算sin值，都需要首先将输入量转换为tensor使用指令：【torch.sin(tensor)】实例中...3、cos值计算方法pytorch中的cos计算都是基于tensor的，所以无论单个值还是多个值同时计算cos值，都需要首先将输入量转换为tensor使用指令：【torch.cos(tensor)】实例中...4、tan值计算方法pytorch中的tan计算都是基于tensor的，所以无论单个值还是多个值同时计算tan值，都需要首先将输入量转换为tensor使用指令：【torch.tan(tensor)】实例中...5、arcsin值计算方法pytorch中的反正弦计算都是基于tensor的，所以无论单个值还是多个值同时计算反正弦值，都需要首先将输入量转换为tensor使用指令：【torch.asin(tensor

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Mysql系列第二十五讲 mysql如何确保数据不丢失？有几点值得我们借鉴

= 666; commit; 按照正常的思路，通常过程如下：找到user_id=666这条记录所在的页p1，将p1从磁盘加载到内存中在内存中对p1中user_id=666这条记录信息进行修改...mysql收到commit指令将p1页写入磁盘给客户端返回更新成功上面过程可以确保数据被持久化到了磁盘中。...在内存中对p1中user_id=666这条记录信息进行修改找到user_id=888这条记录所在的页p2，将p2从磁盘加载到内存中在内存中对p2中user_id=888这条记录信息进行修改...但是有一种情况，当一个事务commit的时候，刚好发现redo log不够了，此时会先停下来处理redo log中的内容，然后在进行后续的操作，遇到这种情况时，整个事物响应会稍微慢一些。...cache中 mysql收到commit指令将redo log buffer携带trx_id=10写入到redo log文件，持久化到磁盘，这步操作叫做redo log prepare，内容如下

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当一个程序员决定穿上粉色裤子

这个想法在我脑海中不停地闪现，始终没有遇到特别合适的契机进行实践。...此外，想要搭建本项目，还需要升级 Python 版本，通过指令pip install milvus pymilvus torch torchvision matplotli安装所需软件工具等。...随后，运行 ssl 函数来创建上下文，从 PyTorch 获取模型。...索引构建完成后，将 Collection 加载到内存中，以便后续操作。...中加载 Nvidia ResNet50 模型，然后删除最后一层输出层，因为embedding 向量是模型的倒数第二层输出。

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Redis的AOF持久化机制

以日志的形式来记录每个写操作（增量保存），将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)，只许追加文件但不可以改写文件，redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，redis 重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作...2.2 AOF启动/修复/恢复 AOF的备份机制和性能虽然和RDB不同, 但是备份和恢复的操作同RDB一样，都是拷贝备份文件，需要恢复时再拷贝到Redis工作目录下，启动系统即加载。...no，改为yes 如遇到AOF文件损坏，通过/usr/local/bin/redis-check-aof–fix appendonly.aof进行恢复备份被写坏的AOF文件恢复：重启redis，然后重新加载...Rewrite压缩 AOF采用文件追加方式，文件会越来越大为避免出现此种情况，新增了重写机制, 当AOF文件的大小超过所设定的阈值时，Redis就会启动AOF文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集...（降低数据安全性，提高性能）如果 no-appendfsync-on-rewrite=no, 还是会把数据往磁盘里刷，但是遇到重写操作，可能会发生阻塞。

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用Pytorch Lightning重构代码速度更慢，修复后速度倍增

选自Medium 作者：Florian Ernst 机器之心编译编辑：小舟、陈萍用了 Lightning 训练速度反而更慢，你遇到过这种情况吗？...PyTorch Lightning 是一种重构 PyTorch 代码的工具，它可以抽出代码中复杂重复的部分，使得 AI 研究可扩展并且可以快速迭代。...默认情况下，Pytorch 在两个 epoch 之间会 kill 掉运行中的进程（worker）并重新加载，因而需要重新加载数据集。在我这个例子中，加载数据集非常慢。...我将 DataLoader 里的 persistent_workers 参数设置为 True，以防止运行中的进程被杀死，进而防止重新加载数据。...我开始探究 Lightning 源码，查看导致循环（loops）变慢的指令，我发现了一些问题：Loop.run 调用 Loop.on_run_start、Loop.on_run_start 重新加载 dataloader

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pickle源码大宝典-ForMe

#相当于停止当前的反序列化过程 POP = b'0' #从栈中pop出一个元素,就是删除栈顶元素 POP_MARK = b'1' #从栈中不断pop元素直到遇到...继续进行出栈,直到遇到Mark标志,将出栈的数据作为参数,var1位方法,执行var1(Mark弹出数据) # 3....#相当于停止当前的反序列化过程 POP = b'0' #从栈中pop出一个元素,就是删除栈顶元素 POP_MARK = b'1' #从栈中不断pop元素直到遇到...继续进行出栈,直到遇到Mark标志,将出栈的数据作为参数,var1位方法,执行var1(Mark弹出数据) # 3....if id(obj) in memo: get = self.get(memo[id(obj)][0]) self.write(POP *

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实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码）

模型的部署大致分为以下三个步骤：模型持久化持久化，通俗得讲，就是临时数据（比如内存中的数据，是不能永久保存的）持久化为持久数据（比如持久化至数据库中，能够长久保存）。...那我们训练好的模型一般都是存储在内存中，这个时候就需要用到持久化方式，在Python中，常用的模型持久化方式一般都是以文件的方式持久化。...选择适合的服务器加载已经持久化的模型提高服务接口，拉通前后端数据交流二、案例，运行操作：准备ONNX模型我们在tests/testdata下准备了一个分类模型mnasnet0_5.onnx，可用于测试...中register_buffer模型保存和加载的时候可以写入和读出。...此外，我还发现，如果pytorch的版本低于1.7，那么在torch.load加载.pt文件时就会出错的。因此在程序里，我把模型参数转换到cpu.numpy形式的，最后保存在.pkl文件里。

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Redis的n种妙用，不仅仅是缓存

set key 0 incr key // incr readcount::{帖子id} 每阅读一次 get key // get readcount::{帖子id} 获取阅读量分布式全局唯一id（...所以说用了上述2种策略后，下面这种现象就不难解释了：数据明明都过期了，但是还占有着内存内存淘汰策略这个问题可能有小伙伴们遇到过，放到Redis中的数据怎么没了？...AOF 日志在长期的运行过程中会变的无比庞大，数据库重启时需要加载 AOF 日志进行指令重放，这个时间就会无比漫长。所以需要定期进行 AOF 重写，给 AOF 日志进行瘦身。...RDB是通过Redis主进程fork子进程，让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化，AOF 日志存储的是 Redis 服务器的顺序指令序列，AOF 日志只记录对内存进行修改的指令记录。...举个例子，用户id为正数，黑客构造的用户id为负数，如果黑客每秒一直发送这4000个请求，缓存就不起作用，数据库也很快被打死。 ?

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计算机视觉研究院：AI部署以及工业落地学习之路（文章较长，建议收藏）

本文主要转自知乎《链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386488468》公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式深感还有很多很多需要学习的地方...Pytorch训练出来的模型经过torch.jit.trace或者torch.jit.scrpit可以导出为.pt格式，随后可以通过libtorch中的API加载然后运行，因为libtorch是纯C++...即X86和Arm，具有INT8指令集的CPU可以使用： x86 CPUs with AVX2 support or higher (without AVX2 some operations have inefficient...导出的ONNX会有QuantizeLinear和DequantizeLinear两个算子：带有QuantizeLinear和DequantizeLinear算子的ONNX可以通过TensorRT8加载...遇到不支持的操作，首先考虑是否可以通过其他pytorch算子代替。如果不行，可以考虑TensorRT插件、或者模型拆分为TensorRT+libtorch的结构互相弥补。

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Redis持久化

RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将 redis 存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上； AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将 redis 执行过的所有写指令记录下来，在下次 redis...默认的 AOF 持久化策略是每秒钟 fsync 一次（fsync 是指把缓存中的写指令记录到磁盘中），因为在这种情况下，redis 仍然可以保持很好的处理性能，即使 redis 故障，也只会丢失最近 1...如果在追加日志时，恰好遇到磁盘空间满、inode 满或断电等情况导致日志写入不完整，也没有关系，redis 提供了 redis-check-aof 工具，可以用来进行日志修复。　　...如果运气比较差，AOF 文件出现了被写坏的情况，也不必过分担忧，redis 并不会贸然加载这个有问题的 AOF 文件，而是报错退出。...这时可以通过以下步骤来修复出错的文件： 1.备份被写坏的 AOF 文件 2.运行 redis-check-aof –fix 进行修复 3.用 diff -u 来看下两个文件的差异，确认问题点 4.重启 redis，加载修复后的

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超强、超详细Redis入门教程转

/redis-server就可以启动服务端了，还可以用下面的方法指定要加载的配置文件：复制代码代码如下: ./redis-server .....如果运气比较差，AOF文件出现了被写坏的情况，也不必过分担忧，redis并不会贸然加载这个有问题的AOF文件，而是报错退出。...在数据持久化期间，主服务器将执行的写指令都缓存在内存中。在BGSAVE指令执行完成后，主服务器会将持久化好的RDB文件发送给从服务器，从服务器接到此文件后会将其存储到磁盘上，然后再将其读取到内存中。...主服务器接收到这样的同步请求后，首先会验证主服务器ID是否和自己的ID匹配，其次会检查“请求的偏移位置”是否存在于自己的缓冲区中，如果两者都满足的话，主服务器就会向从服务器发送增量内容。...QUEUED redis> INCR user_id QUEUED redis> INCR user_id QUEUED redis> PING QUEUED redis> EXEC //

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LLM入门2 | 羊驼AIpaca | Stanford

我们然后通过text-davinci-003来生成更多的指令，在将上面的175个人为指令作为in-context example。我们简化了生成指令方法的流程（具体可见github），并且减少了成本。...我们生成指令有如下步骤：使用语言模型生成一组指令然后使用指令生成输入和输出对。再根据他们的质量和多样性进行修建上图是自我指导的高级概述。...所结果的数据可用于稍后对语言模型本身进行指令调整，以更好地遵循指令。任务图中所示是GPT3生成的。...self-instruct seed set {"id": "seed_task_0", "name": "breakfast_suggestion", "instruction": "Is there...The 4 strips of bacon contains about 200 calories."}], "is_classification": false} {"id": "seed_task_

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超强、超详细Redis入门教程

/redis-server就可以启动服务端了，还可以用下面的方法指定要加载的配置文件： ./redis-server .....如果运气比较差，AOF文件出现了被写坏的情况，也不必过分担忧，redis并不会贸然加载这个有问题的AOF文件，而是报错退出。...在数据持久化期间，主服务器将执行的写指令都缓存在内存中。在BGSAVE指令执行完成后，主服务器会将持久化好的RDB文件发送给从服务器，从服务器接到此文件后会将其存储到磁盘上，然后再将其读取到内存中。...主服务器接收到这样的同步请求后，首先会验证主服务器ID是否和自己的ID匹配，其次会检查“请求的偏移位置”是否存在于自己的缓冲区中，如果两者都满足的话，主服务器就会向从服务器发送增量内容。...user_id QUEUED redis> INCR user_id QUEUED redis> PING QUEUED redis> EXEC //执行 1) (integer) 1 2) (integer

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讲解Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available(

进行深度学习应用时，有时会遇到下面这个错误信息：“Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available...错误原因在 PyTorch 中，当您试图将一个已经在 CUDA 设备上训练好的模型加载到 CPU 上时，或者当尝试将一个在 CUDA 设备上训练好的模型加载到不支持 CUDA 的设备上时，就会出现这个错误...检查 PyTorch 是否与 CUDA 兼容确保您安装了与 CUDA 版本兼容的 PyTorch。您可以在 PyTorch 的官方网站上查找正确的版本，并按照指导安装。3....检查 PyTorch 配置在安装了正确版本的 CUDA 和 PyTorch 后，可能还需要进行一些配置才能使其正常工作。...如果遇到"Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False"错误，我们使用

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解决问题torch.load invalid load key, ‘x00‘

解决问题torch.load invalid load key, ‘\x00‘在使用深度学习库PyTorch中加载模型时，有时可能会遇到错误消息 "torch.load invalid load key...检查PyTorch版本首先，确保你使用的是兼容的PyTorch版本。不同版本的PyTorch可能在保存和加载模型时使用了不同的配置。...如果你的模型是在一个较新的PyTorch版本下保存的，但你正在使用一个较旧的版本加载它，那么就会出现加载错误。2....更新PyTorch如果你确认使用了兼容的PyTorch版本，但仍然遇到了加载错误，可以尝试更新PyTorch到最新版本。最新版本通常修复了之前版本的问题，并提供更好的兼容性。...如果你没有指定map_location参数，PyTorch会尝试将模型加载到默认设备上。

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Redis面试最常见20题

mget等；应用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类；实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到...回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。...整编：微信公众号，搜云库技术团队，ID：souyunku 11.2 Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master...在redis实例重启时，会使用bgsave持久化文件重新构建内存，再使用aof重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态。对方追问那如果突然机器掉电会怎样？...加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。 21、是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？

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【Bug解决】UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered, but no persistent_load.

pickle —— Python 对象序列化(python=3.8)

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