mini-exception网络

Mini-exception网络是一种基于深度学习的异常检测方法。它使用类似于自编码器的神经网络结构，但在编码器和解码器之间插入了一个异常检测网络。异常检测网络用于评估编码器输出与原始输入之间的差异，并将其转换为异常分数。高异常分数表示输入数据与训练数据之间的差异较大，从而被视为异常。

Mini-exception网络可以用于许多领域，例如工业制造、网络安全、金融等。它不需要任何标记的异常数据，因为它是一种基于深度学习的无监督学习方法。它可以自动学习正常数据的分布，并检测与该分布不同的数据，从而实现异常检测。

相关问题

(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'.

这个错误是由于网络连接问题导致无法下载所需的模型和文件。在初始化Chat时，脚本尝试从Hugging Face模型库中下载`Q-Former`模型，但由于无法连接到`https://huggingface.co`，导致下载失败。

请确保你的网络连接正常，并且能够访问`https://huggingface.co`网站。如果你使用的是代理，请确保代理设置正确。

如果你的网络连接正常，但仍然无法下载模型，你可以尝试使用离线模式运行脚本。在离线模式下，你需要手动下载所需的模型和文件，并将它们放置在正确的路径中。你可以参考Hugging Face文档中的离线模式部分了解更多信息。

希望这些提示能帮助你解决问题。如果你有其他疑问，请随时提问。

Exception: HTTPSConnectionPool(host='mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Max retries exceeded with url: /anaconda/cloud/conda-forge/win-64/current_repodata.json (Caused by SSLError(SSLEOFError(8, 'EOF occurred in violation of protocol (_ssl.c:1131)'

这个错误是由于在与tsinghua.edu.cn的HTTPS连接中发生了协议违规导致的。可能的原因是网络连接不稳定或者服务器端的SSL配置有问题。

解决这个问题的方法有几种：

1. 确保你的网络连接稳定，尝试重新运行命令或者重新连接网络后再次尝试。

2. 检查你的SSL配置，确保没有任何错误。你可以尝试使用其他方法或工具来下载数据，例如使用wget或者curl命令。

3. 如果你使用的是Anaconda或者Miniconda，可以尝试更改conda的镜像源为其他可用的镜像源，例如清华大学或者中科大的镜像源。

请注意，在使用任何新的命令或更改配置之前，请确保你已经备份了重要的数据和文件。如果问题仍然存在，建议你向相关技术支持寻求帮助。