autodl-tmp文件是什么

时间: 2023-08-08 21:10:43 浏览: 146
autodl-tmp文件是Autodl-irssi插件使用的临时文件夹。Autodl-irssi是一个用于BitTorrent客户端的自动下载工具,用于自动下载特定种子文件。当Autodl-irssi检测到匹配的种子文件时,它会将种子文件临时保存在autodl-tmp文件夹中,然后将其发送到BitTorrent客户端进行下载。这个临时文件夹通常位于Autodl-irssi插件的安装目录下。
相关问题

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

这是一个 `SyntaxError` 错误,它提示在 `main.py` 文件的第 2 行存在语法错误,具体是在下面这行代码: ``` 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。如果你想传递一个字典作为参数,应该使用如下的方式: ``` model = YOLO("yolov8-att.yaml").train(cfg='/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/cfg/1.yaml') ``` 这样就可以将参数以字典的形式传递给 `train()` 函数了。

rm -rf /root/autodl-tmp/project/output/rpntest该语句会删除什么?

这个指令将会强制删除 Linux 系统中路径为 /root/autodl-tmp/project/output/rpntest 的文件夹及其所有内容。其中,“/root” 是 Linux 系统中超级用户 root 的家目录,因此这个指令需要使用管理员权限执行。 如果执行这个指令,/root/autodl-tmp/project/output/rpntest 文件夹及其下的所有文件和子文件夹都将被立即永久删除,无法恢复。因此,在执行这个指令之前,请确保这个文件夹内部不包含任何重要的文件或数据,并且对指令的执行非常确定,以免误删数据或文件。

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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.

Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 8, in <module> metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 127, in __call__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\data\utils.py", line 195, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\utils\checks.py", line 292, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml' does not exist (test) PS D:\Python\ultralytics-main> & D:/Application/Anaconda/envs/test/python.exe d:/Python/ultralytics-main/val.py Ultralytics YOLOv8.0.105 Python-3.8.0 torch-1.13.1+cu116 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti with Max-Q Design, 6144MiB) YOLOv8s summary (fused): 168 layers, 11132550 parameters, 0 gradients, 28.5 GFLOPs Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 8, in <module> metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 127, in __call__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\data\utils.py", line 195, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\utils\checks.py", line 292, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml' does not exist

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