/autodl-tmp/xinference XINFERENCE_M

时间: 2024-08-13 17:09:35 浏览: 98
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基于yolov8实现热轧带钢表面缺陷检测源码+数据集+详细使用教程.zip

star5星 · 资源好评率100%
"XINFERENCE_M"似乎是一个变量名或环境变量，但没有足够的上下文来确定它的确切含义。这可能是某个特定软件包（如AutoDL-TMP的xinference模块）中的一个常量或配置选项。 如果XINFERENCE_M是一个环境变量，通常它会被用来存储与xinference相关的某种设置或路径。要访问这个变量的值，你可能需要查看相关文档或者运行环境的设置： ```bash echo $XINFERENCE_M ``` 如果你是在使用xinference库时遇到问题，可能需要查阅该库的帮助文档或者官方API说明，以了解"M"所代表的具体操作或参数。
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Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/run.py", line 4, in <module> model = YOLO('/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/models/v8/yolov8.yaml').load('/root/autodl-tmp/ultralytics-main/yolov8x.pt') # build from YAML and transfer weights File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 105, in __init__ self._new(model, task) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 138, in _new self.model = TASK_MAP[self.task][0](cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 194, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 496, in parse_model m = getattr(torch.nn, m[3:]) if 'nn.' in m else globals()[m] # get module KeyError: 'CBAM'

这个错误通常发生在使用YOLOv8时，因为YOLOv8中使用了CBAM模块，而您的环境中没有安装CBAM模块。 解决这个问题的方法是安装CBAM模块。您可以使用以下命令安装CBAM模块： pip install cbam ...

Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/run.py", line 7, in <module> model.train(data='/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml') File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 371, in train self.trainer.train() File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 192, in train self._do_train(world_size) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 328, in _do_train preds = self.model(batch['img']) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 219, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 70, in _forward_once x = m(x) # run File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/modules/block.py", line 183, in forward return self.cv2(torch.cat(y, 1)) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 100.00 MiB (GPU 0; 23.65 GiB total capacity; 6.18 GiB already allocated; 98.56 MiB free; 6.21 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF terminate called without an active exception Aborted (core dumped)

这是一个CUDA out of memory错误，说明你的GPU显存已经不足以支持你的模型在训练时的计算了。你可以尝试减小batch size或者使用更高显存的GPU来解决这个问题。另外，你也可以尝试使用PyTorch提供的一些内存管理的...

tensorboard --logdir=/root/autodl-tmp/project /output/rpn/default/tensorboard

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File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 234, in __getitem__ return self.get_rpn_sample(index) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 252, in get_rpn_sample pts_lidar = self.get_lidar(sample_id) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_dataset.py", line 43, in get_lidar assert os.path.exists(lidar_file) AssertionError

这是一个AssertionError，通常是由于断言(assert)语句失败导致的异常。在这段代码中，断言语句assert os.path.exists(lidar_file)检查lidar_file是否存在，如果不存在，则会抛出这个异常。你需要检查lidar_file的...

File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 793, in get_proposal_from_file roi_obj_list = kitti_utils.get_objects_from_label(proposal_file) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/kitti_utils.py", line 11, in get_objects_from_label objects = [object3d.Object3d(line) for line in lines] File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/kitti_utils.py", line 11, in objects = [object3d.Object3d(line) for line in lines] File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/object3d.py", line 17, in __init__ self.trucation = float(label[1]) IndexError: list index out of range

这个错误通常表示在代码中访问了一个列表（或其他序列）中不存在的索引位置。在您的情况下，这个错误可能是由于 "label" 列表没有足够的元素导致的。您可以打印 "label" 列表，查看它包含的元素数量是否正确。...

File "train_rcnn.py", line 195, in <module> model = PointRCNN(num_classes=train_loader.dataset.num_class, use_xyz=True, mode='TRAIN') File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/point_rcnn.py", line 15, in __init__ self.rpn = RPN(use_xyz=use_xyz, mode=mode) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/rpn.py", line 17, in __init__ self.backbone_net = MODEL.get_model(input_channels=int(cfg.RPN.USE_INTENSITY), use_xyz=use_xyz) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 97, in get_model return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 125, in __init__ SelfAttention(channel_out=channel_out) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'channel_out'

这个错误提示的意思是，在 "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py" 文件的第 125 行，SelfAttention() 函数不支持 'channel_out' 这个参数。可能是版本更新或者代码改动导致的。你需要检查...

IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '/root/autodl-tmp/project/EagerMOT/storage/slurm/kimal/eagermot_workspace/kitti/training/ab3dmot_rrc_trackrcnn'

这个错误提示意味着你正在尝试打开一个目录，但是你尝试打开的路径实际上是一个目录而不是一个文件。这通常发生在你尝试在一个目录上使用文件操作函数时。 你需要检查你的代码，确认你正在打开的是一个文件而不是一...

lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000204.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000205.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000206.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000207.bin eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:07, 8.56it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]Traceback (most recent call last): File "eval_rcnn.py", line 908, in <module> eval_single_ckpt(root_result_dir) File "eval_rcnn.py", line 771, in eval_single_ckpt eval_one_epoch(model, test_loader, epoch_id, root_result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 694, in eval_one_epoch ret_dict = eval_one_epoch_rpn(model, dataloader, epoch_id, result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 143, in eval_one_epoch_rpn for data in dataloader: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __next__ lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000208.bin data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1085, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1111, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0.

根据打印信息，可以看到 get_lidar 方法中的打印语句已经生效，输出了每个样本的 lidar_file 路径。但是，在处理第 208 个样本时，程序出现了 AssertionError 异常，可能是因为对应的 lidar_file 文件不存在...

raceback (most recent call last): File "train_rcnn.py", line 243, in <module> trainer.train( File "/root/autodl-tmp/project/tools/../tools/train_utils/train_utils.py", line 199, in train loss, tb_dict, disp_dict = self._train_it(batch) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../tools/train_utils/train_utils.py", line 132, in _train_it loss, tb_dict, disp_dict = self.model_fn(self.model, batch) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/train_functions.py", line 35, in model_fn ret_dict = model(input_data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/point_rcnn.py", line 33, in forward rpn_output = self.rpn(input_data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/rpn.py", line 74, in forward backbone_xyz, backbone_features = self.backbone_net(pts_input) # (B, N, 3), (B, C, N) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误是因为在调用 forward() 函数时给了 3 个参数，但是该函数只接受 2 个参数。可能是在调用 self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) 时出现了问题。你可以检查一下该函数的定义，确保它只需要 2 个...

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File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/kitti_utils.py", line 11, in objects = [object3d.Object3d(line) for line in lines] File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/object3d.py", line 17, in __init__ self.trucation = float(label[1]) IndexError: list index out of range

这个错误通常表示在代码中访问了一个列表（或其他序列）中不存在的索引位置。在您的情况下，这个错误可能是由于 "label" 列表没有足够的元素导致的。您可以打印 "label" 列表，查看它包含的元素数量是否正确。...

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这个错误是由于读取配置文件时使用了错误的编码方式导致的。建议检查配置文件的编码方式是否正确，或者尝试使用其他编码方式进行读取。你可以尝试使用命令行工具iconv将文件转换为正确的编码格式。...

File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/main.py", line 2 model = YOLO("yolov8-att.yaml").train(**('cfg':'/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/cfg/1.yaml') ) # 训练模型 ^ SyntaxError: invalid syntax

model = YOLO("yolov8-att.yaml").train(**('cfg':'/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/cfg/1.yaml') ) 这行代码中的语法错误在于使用了 ** 标记，但是后面的内容不符合字典的格式。如果你...

WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['/root/autodl-tmp/autodl-tmp/data/keypoints/images/val'] Traceback (most recent call last): File "train.py", line 562, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train.py", line 97, in train check_dataset(data_dict) # check File "/root/autodl-tmp/utils/general.py", line 183, in check_dataset raise Exception('Dataset not found.') Exception: Dataset not found.

警告：数据集未找到，路径不存在：['/root/autodl-tmp/autodl-tmp/data/keypoints/images/val']。回溯（Traceback）显示最近一次调用是在“train.py”的第562行。在“train.py”第97行中的“check_dataset”函数中...

File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 198, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 234, in __getitem__ return self.get_rpn_sample(index) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 252, in get_rpn_sample pts_lidar = self.get_lidar(sample_id) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_dataset.py", line 43, in get_lidar assert os.path.exists(lidar_file) AssertionError eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:09, 6.96it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]

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在选择PL2303和CP2102/CP2103 USB转串口芯片时，应如何考虑和比较它们的数据格式和波特率支持能力？

为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。