CondaKeyError: 'defaultenv_name': unknown parameter (base) C:\Users\HCY>
时间: 2024-09-18 22:17:50 浏览: 4
你遇到的 `CondaKeyError: 'defaultenv_name': unknown parameter` 错误是因为你试图通过 `conda config` 命令设置一个名为 'defaultenv_name' 的未知参数。在Conda环境中,用于设置默认环境的正确参数应该是 `default_prefix` 或 `default_env`,而不是直接写成 `'defaultenv_name'`。
正确的命令格式通常是这样的:
```shell
conda config --set default_prefix <环境路径>
```
或者
```shell
conda config --set default_env <环境名称>
```
这里的 `<环境路径>` 或 `<环境名称>` 需替换为你实际想要设置为默认环境的具体名字。
如果你之前从未设置过默认环境,可能需要首先列出所有可用的环境(`conda env list`),然后选择一个并设置它为默认。如果你已经有一个环境并且想确认它是默认的,可以运行 `conda info --root` 来查看当前的工作目录是否指向那个环境。
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class Pooling(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.kernel = (2, 2) def forward(self, inputs): x = PoolFunc.apply(inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), self.kernel) return x.view(*inputs.shape[:2], *x.shape[1:])
这段代码实现了一个池化层的类,使用的是自定义的池化函数 PoolFunc。
在init函数中,定义了池化的 kernel 大小为 (2, 2)。
在 forward 函数中,首先将输入的 tensor 的 shape 调整为 (batch_size x channels x height x width),然后调用 PoolFunc 进行池化操作,再将输出的 tensor 的 shape 调整回原本的形状。
需要注意的是,在这个类中并没有直接调用 PyTorch 自带的池化函数,而是通过自定义的 PoolFunc 进行操作,这是为了更加灵活地控制池化的方式。PoolFunc 可以是任何用户自己定义的函数,只需要保证输入和输出的 tensor 的 shape 是合法的即可。
conv_wrapper = cext_load(name="conv_wrapper", sources=["conv_wrapper.cpp"], verbose=True) _CURPATH = os.path.abspath(__file__)[:-11] with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f: CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING = f.read() def tensor_to_cparray(ten: torch.Tensor) -> cp.ndarray: if hasattr(cp, 'core'): return cp.core.dlpack.fromDlpack(tens2dlpack(ten)) else: return cp.from_dlpack(tens2dlpack(ten))
这段代码看起来是在加载一个 C++ 扩展模块,并引入了一些必要的依赖库。其中 `cext_load` 函数应该是用来加载 C++ 扩展模块的,`os.path.abspath(__file__)[:-11]` 返回的是当前文件所在目录的绝对路径,`with open(os.path.join(_CURPATH, 'C/neuron.cu'), 'r') as f:` 则是打开了一个名为 `neuron.cu` 的 CUDA 文件。最后的 `tensor_to_cparray` 函数则是将 PyTorch 的 Tensor 转换为 Cupy 的 ndarray。