cached_path

时间: 2023-08-11 12:03:27 浏览: 101
你好!对于你的问题 "cached_path",我理解为你想要知道关于 "cached_path" 的信息。在 CSDN 开发中,"cached_path" 是一个用于缓存文件路径的函数或方法,它通常用于在运行时获取已缓存的文件路径。这个函数会检查给定路径是否已经被缓存,如果是,则返回缓存的路径;如果不是,则下载文件并将其缓存,并返回文件的本地路径。这样做的目的是为了避免重复下载和提高运行效率。 请注意,具体的实现方式可能因不同的开发环境或框架而有所不同。如果你需要更详细的信息,建议查阅相关文档或参考相应的代码示例。
相关问题

cached_path安装

`cached_path` 是一个 Python 库,可以用来下载和缓存文件。要安装 `cached_path`,可以使用 `pip` 工具,在终端中执行以下命令: ``` pip install cached-path ``` 这样就可以把 `cached_path` 安装到你的 Python 环境中了。

pwd='C:/Users/10984/Desktop/字符识别测试/result/'; currentPath = pwd; %获得当前目录 imagen=imread([currentPath, 'result_7.bmp']);错误原因:错误使用 imread>parse_inputs (line 500) 文件名或 URL 参数必须为字符向量或字符串标量。 出错 imread (line 340) [source, fmt_s, extraArgs, was_cached_fmt_used] = parse_inputs(cached_fmt, varargin{:});请改正代码

请将 `currentPath` 的值改为字符串类型,即加上引号: ``` pwd = 'C:/Users/10984/Desktop/字符识别测试/result/'; currentPath = pwd; imagen = imread([currentPath, 'result_7.bmp']); ```

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(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Loading VIT Loading VIT Done Loading Q-Former Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 409, in cached_file resolved_file = hf_hub_download( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\utils\_validators.py", line 120, in _inner_fn return fn(*args, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py", line 1259, in hf_hub_download raise LocalEntryNotFoundError( huggingface_hub.utils._errors.LocalEntryNotFoundError: Connection error, and we cannot find the requested files in the disk cache. Please try again or make sure your Internet connection is on. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 64, in __init__ self.Qformer, self.query_tokens = self.init_Qformer( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 47, in init_Qformer encoder_config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 546, in from_pretrained config_dict, kwargs = cls.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like bert-base-uncased is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.

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