python infer.py --experiment_dir ./ --gpu_ids cuda:0 --batch_size 32 --resume 2200 --from_txt --src_font src.ttf --src_txt 大威天龙大罗法咒世尊地藏波若诸佛

时间: 2023-09-29 15:11:32 浏览: 212
PY

infer.py

这段命令是用来进行推断（inference）的，它会使用保存在 `./` 目录下的模型参数进行对话生成。具体来说，它会使用 GPU0 进行推断，并且一次会生成 32 个对话。`--resume` 参数表示从第 2200 个 epoch 的模型参数开始进行推断。`--from_txt` 参数表示输入的是文本文件，而不是命令行输入。`--src_font` 参数表示输入文本的字体，`--src_txt` 参数表示输入的文本内容。这段命令的作用是生成一个 AI 对于“大威天龙大罗法咒世尊地藏波若诸佛”这段文本的回复。
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一个测试的py文件

测试使用的一个python文件，有需要的就下载 ，没需要就不要下载了，没用

(single) python tools/infer/predict_cls.py --image_dir="./train_data/rec/val/2d5e74b3b32f8f2f6c3ab24abe19e02e_crop_2.jpg" --cls_model_dir="/output/rec_chinese_common_v2.0/latest" Traceback (most recent call last): File "tools/infer/predict_cls.py", line 156, in <module> main(utility.parse_args()) File "tools/infer/predict_cls.py", line 132, in main text_classifier = TextClassifier(args) File "tools/infer/predict_cls.py", line 54, in __init__ utility.create_predictor(args, 'cls', logger) File "E:\Demo\PaddleOCR-2.6.0\tools\infer\utility.py", line 194, in create_predictor model_dir)) ValueError: not find model.pdmodel or inference.pdmodel in /output/rec_chinese_common_v2.0/latest

这个错误信息表明在你指定的目录/output/rec_chinese_common_v2.0/latest中找不到模型文件model.pdmodel或者inference.pdmodel。这可能是因为这两个文件不存在于指定的目录中，或者指定的目录路径不正确。...

python ./bin/infer_on_folders.py \ --content-dir ./images/daytime/content/ \ --style-dir ./images/daytime/styles/ \ --cfg-path ./configs/daytime.yaml \ --chk-path ./trained_models/generator/daytime.pt \ --enh-path ./trained_models/enhancer/enhancer.pth \ --enhancement generator在终端怎么输入运行

python ./bin/infer_on_folders.py \ --content-dir ./images/daytime/content/ \ --style-dir ./images/daytime/styles/ \ --cfg-path ./configs/daytime.yaml \ --chk-path ./trained_models/generator/...

usage: infer.py [-h] --model_dir MODEL_DIR [--image_file IMAGE_FILE] [--video_file VIDEO_FILE] [--camera_id CAMERA_ID] [--run_mode RUN_MODE] [--use_gpu USE_GPU] [--run_benchmark RUN_BENCHMARK] [--threshold THRESHOLD] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--use_dynamic_shape USE_DYNAMIC_SHAPE] [--trt_min_shape TRT_MIN_SHAPE] [--trt_max_shape TRT_MAX_SHAPE] [--trt_opt_shape TRT_OPT_SHAPE] infer.py: error: the following arguments are required: --model_dir怎么解决

这是一个 Python 脚本的错误，它提示你需要提供一个必要的参数 "--model_dir"，但是你在运行脚本时没有提供这个参数。...python infer.py --model_dir /path/to/model 请确保模型文件存在并且路径正确。

/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:1596: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy self.obj[key] = _infer_fill_value(value) /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:1763: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy isetter(loc, value)

这是一个 pandas 库的警告信息，通常出现在使用索引对 DataFrame 进行切片并赋值操作时。警告信息的意思是，用户试图对一个 DataFrame 对象的一个切片进行赋值操作，但是该操作会先对切片对象进行一次复制操作（copy...

The following packages will be UPDATED: ca-certificates pkgs/main::ca-certificates-2023.01.10~ --> conda-forge::ca-certificates-2023.5.7-h56e8100_0 certifi pkgs/main/win-64::certifi-2022.12.7-p~ --> conda-forge/noarch::certifi-2023.5.7-pyhd8ed1ab_0 Proceed ([y]/n)? y Preparing transaction: done Verifying transaction: failed CondaVerificationError: The package for cudnn located at C:\Users\86157\.conda\pkgs\cudnn-8.1.0.77-h3e0f4f4_0 appears to be corrupted. The path 'Library/bin/cudnn_cnn_infer64_8.dll' specified in the package manifest cannot be found. SafetyError: The package for cudnn located at C:\Users\86157\.conda\pkgs\cudnn-8.1.0.77-h3e0f4f4_0 appears to be corrupted. The path 'Library/bin/cudnn_ops_infer64_8.dll' has an incorrect size. reported size: 269288448 bytes actual size: 85135360 bytes

这是一个错误消息，提示你的 cudnn 包似乎已损坏。建议你尝试清除缓存并重新安装该包。...如果问题仍然存在，可以尝试删除 C:\Users\86157\.conda\pkgs\cudnn-8.1.0.77-h3e0f4f4_0 路径下的 cudnn 包，然后再重新安装。

G: \RVC-beta-20230513>runtime\python. exe infer-web. py --pycnd runtime python. exe --port 7897Use Language: zh CNTraceback (most recent cal1 last):File "init_.pxd", line 942, in numpy. import_array RuntimeError: module compiled against API version Ox10 but this version of numpy is OxfDuring handling of the above exception, another exception occurred:Traceback (most recent cal1 last):File "G:\RVC-beta-20230513\infer-web.py", line 78, in <module) from vc infer pipeline import VCFile "G:\RVC-beta-20230513\vc_infer_pipeline.py", line 5, in <module>import pyworld, os, traceback, faiss, librosaFile "G:\RVC-beta-20230513\runtime\lib\site-packages\pyworld\_init_.py", 1ine 7, in <module> from .pyworld import *File "pyworld\pyworld. pyx", line 6, in init pyworld. pyworldFile "_init_.pxd", line 944, in numpy. import_arrayImportError: numpy.core.multiarray failed to import 怎么解决

3. 如果上述方法都不能解决问题，你可以尝试使用虚拟环境来管理你的 Python 环境，并单独安装需要的 numpy 版本。这可以避免不同项目之间的版本冲突。你可以使用 virtualenv 或者 Anaconda 来创建虚拟环境。 希望...

帮我写一个c++程序，要求如下：esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=<depthfirst|breadthfirst|random|parallel> [--dump=dump_dir]

} else if (arg.substr(0, 14) == "--infer_order=") { infer_order = arg.substr(14); } else if (arg.substr(0, 7) == "--dump=") { dump_dir = arg.substr(7); } } // 检查必要参数是否存在 if (model_...

解释def get_test_images(infer_dir, infer_img): """ Get image path list in TEST mode """ assert infer_img is not None or infer_dir is not None, \ "--infer_img or --infer_dir should be set" assert infer_img is None or os.path.isfile(infer_img), \ "{} is not a file".format(infer_img) assert infer_dir is None or os.path.isdir(infer_dir), \ "{} is not a directory".format(infer_dir)

这是一个Python函数，用于获取测试模式下的图像路径列表。其中，参数infer_dir表示待推理的图像所在的目录，参数infer_img表示待推理的单张图像路径。 该函数首先使用assert语句进行参数校验，确保infer_img...

usr/bin/ld: CMakeFiles/yolov8.dir/yolov8_generated_process.cu.o:/media/lindsay/data/tensorrt_infer_engine/x86/yolov8-tensorrtx/tensorrt7/person/include/config.h:15: multiple definition of OUTPUT_BLOB_NAME'; CMakeFiles/yolov8.dir/yolov8.cpp.o:/media/lindsay/data/tensorrt_infer_engine/x86/yolov8-tensorrtx/tensorrt7/person/include/config.h:15: first defined here /usr/bin/ld: CMakeFiles/yolov8.dir/yolov8_generated_process.cu.o:/media/lindsay/data/tensorrt_infer_engine/x86/yolov8-tensorrtx/tensorrt7/person/include/config.h:14: multiple definition of INPUT_BLOB_NAME'; CMakeFiles/yolov8.dir/yolov8.cpp.o:/media/lindsay/data/tensorrt_infer_engine/x86/yolov8-tensorrtx/tensorrt7/person/include/config.h:14: first defined here

根据提供的错误信息，你的代码中存在重复定义的问题。编译器指出在 yolov8_generated_process.cu.o 和 yolov8.cpp.o 文件中都重复定义了 OUTPUT_BLOB_NAME 和 INPUT_BLOB_NAME 变量。 ...

UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-d8bda818b845> in <module> 1 import pandas as pd 2 from IPython.display import display ----> 3 data = pd.read_csv('goods.csv', encoding='utf-8') 4 data.insert(2, 'goods', '') 5 def get_goods(title): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 608 kwds.update(kwds_defaults) 609 --> 610 return _read(filepath_or_buffer, kwds) 611 612 C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 460 461 # Create the parser. --> 462 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) 463 464 if chunksize or iterator: C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, f, engine, **kwds) 817 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"] 818 --> 819 self._engine = self._make_engine(self.engine) 820 821 def close(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _make_engine(self, engine) 1048 ) 1049 # error: Too many arguments for "ParserBase" -> 1050 return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] 1051 1052 def _failover_to_python(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, src, **kwds) 1896 1897 try: -> 1898 self._reader = parsers.TextReader(self.handles.handle, **kwds) 1899 except Exception: 1900 self.handles.close() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xca in position 83: invalid continuation byte

这个错误通常是由于在读取...python data = pd.read_csv('goods.csv', encoding='GBK') 如果还是无法解决问题，建议检查文件本身是否存在编码问题，可能需要在其他编辑器中重新保存文件并指定正确的编码格式。

E Calc node Resize : /Resize output shape fail W ----------------Warning(1)---------------- Traceback (most recent call last): File "acuitylib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/shape_inference.py", line 52, in infer_shape File "/home/xr/acuity-toolkit-binary-5.14.1/bin/acuitylib/acuitylib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/ops/resize.py", line 229, in Resize roi = None if inputs[1].size == 0 else inputs[1] AttributeError: 'str' object has no attribute 'size' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "convertonnx.py", line 52, in <module> File "convertonnx.py", line 45, in main File "acuitylib/vsi_nn.py", line 135, in load_onnx File "acuitylib/app/importer/import_onnx.py", line 116, in run File "acuitylib/converter/convert_onnx.py", line 62, in __init__ File "acuitylib/converter/convert_onnx.py", line 321, in _shape_inference File "acuitylib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/shape_inference.py", line 54, in infer_shape File "acuitylib/acuitylog.py", line 251, in e ValueError: Calc node Resize : /Resize output shape fail [1149115] Failed to execute script convertonnx

错误信息中显示了一个 AttributeError，指示字符串对象没有一个名为 'size' 的属性。这可能是由于在 Resize 操作中的某个地方出现了错误。 为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 检查输入数据的格式和...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1389, in process_api result = await self.call_function( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1094, in call_function prediction = await anyio.to_thread.run_sync( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 33, in run_sync return await get_asynclib().run_sync_in_worker_thread( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 877, in run_sync_in_worker_thread return await future File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 807, in run result = context.run(func, *args) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 703, in wrapper response = f(*args, **kwargs) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\vits_chinese-2.0\app.py", line 65, in tts_calback return "成功", gr.outputs.Download(output_filepath, mime_type="audio/wav") AttributeError: module 'gradio.outputs' has no attribute 'Download'

x_tst = torch.LongTensor(input_ids).unsqueeze(0).to(device) x_tst_lengths = torch.LongTensor([len(input_ids)]).to(device) x_tst_prosody = torch.FloatTensor( char_embeds).unsqueeze(0).to(device) ...

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为：{},真实标签为：{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

python import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state...

$ ./imagenet.py images/orange_0.jpg images/test/output_0.jpg

看起来您正在使用./imagenet.py这个脚本来处理一张名为orange_0.jpg的图像，并将其输出保存到images/test/output_0.jpg。imagenet.py很可能是一个基于ImageNet数据集的脚本，用于执行某种图像分类或特征提取...

File "E:\code-study\coda\crossing\TEST.py", line 52, in <module> df["geometry"] = df["geometry"].apply(wkt.loads) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 4771, in apply return SeriesApply(self, func, convert_dtype, args, kwargs).apply() File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1123, in apply return self.apply_standard() File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1174, in apply_standard mapped = lib.map_infer( File "pandas\_libs\lib.pyx", line 2924, in pandas._libs.lib.map_infer File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\wkt.py", line 22, in loads return shapely.from_wkt(data) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\io.py", line 286, in from_wkt return lib.from_wkt(geometry, invalid_handler, **kwargs) TypeError: Expected bytes or string, got MultiLineString

python import geopandas as gpd from shapely import wkb # 读取Geopandas数据 gdf = gpd.read_file('your_data.geojson') # 将MultiLineString几何对象转换为WKB格式 gdf['geometry'] = gdf['geometry']....

解释 images = set() infer_dir = os.path.abspath(infer_dir) assert os.path.isdir(infer_dir), \ "infer_dir {} is not a directory".format(infer_dir) exts = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'] exts += [ext.upper() for ext in exts]

3. 使用 assert 语句判断 infer_dir 是否为一个目录，如果不是则抛出异常并输出错误信息。 4. 定义一个包含常见图片文件扩展名的列表 exts，包括 jpg、jpeg、png 和 bmp。 5. 将 exts 中的所有扩展名转换为大写字母...

解释images = set() infer_dir = os.path.abspath(infer_dir) assert os.path.isdir(infer_dir), \ "infer_dir {} is not a directory".format(infer_dir) exts = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'] exts += [ext.upper() for ext in exts] for ext in exts: images.update(glob.glob('{}/*.{}'.format(infer_dir, ext))) images = list(images)

其中，参数infer_dir表示待推理的图像所在的目录。 首先，使用os.path.abspath函数获取infer_dir的绝对路径，然后使用assert语句判断该路径是否存在，并抛出相应的异常。 接着，定义了一个包含图片类型...

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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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