run.sh cpd --minimum-tokens 100 --dir . --language cpp --format xml 怎么排除某个目录
时间: 2023-09-19 13:06:18 浏览: 62
你可以使用 `--exclude` 参数来排除某个目录。例如,如果你想排除名为 `exclude_dir` 的目录,你可以将命令改为:
```
run.sh cpd --minimum-tokens 100 --dir . --language cpp --format xml --exclude exclude_dir
```
这将排除在当前目录下名为 `exclude_dir` 的文件或目录。你也可以使用通配符来排除多个目录,例如 `--exclude dir1/* dir2/*` 将排除 `dir1` 和 `dir2` 目录下的所有文件。
相关问题
yolact RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
yolact RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered是指在运行yolact模型时出现了CUDA错误,具体为设备端断言触发。根据引用[3]所述,这个错误通常是由于代码中出现了索引越界导致的。然而,定位到报错位置并不能直接找到错误的根本原因,也无法从报错信息中得知具体的解决方案。
为了解决这个问题,可以尝试使用CPU而非GPU运行代码。这样一来,就可以通过报错信息较容易地找到错误的位置和原因。在将代码切换回GPU运行之前,先解决错误,并确保代码不会出现索引越界的问题。
另外,根据引用的建议,还可以通过调整batch_size的大小来减少显存的使用量。此外,使用item()属性来获取torch变量的标量值也可以减少显存的占用。
综上所述,解决yolact RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered的方法是:
1. 尝试使用CPU而非GPU运行代码,通过报错信息定位错误位置和原因,并解决索引越界问题。
2. 调整batch_size的大小以减少显存的使用量。
3. 使用item()属性来获取torch变量的标量值,减少显存的占用。
请根据具体情况尝试这些解决方法,以解决该错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered](https://blog.csdn.net/HPU_CPD/article/details/126592019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered Pytorch框架代码运行错误解决方案(亲测有效!...](https://blog.csdn.net/weixin_42112050/article/details/120455407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
A Conditional Point Diffusion-Refinement Paradigm for 3D Point Cloud Completion讲了什么
这篇论文提出了一种新的条件点扩散-精炼(CPD-R)框架,用于3D点云完成,即预测缺失的点云数据。该框架由两个阶段组成:点扩散和点精炼。在点扩散阶段,模型使用条件点扩散(CPD)来生成初始完整点云。在点精炼阶段,模型采用层次点精炼(HPR)算法对初始点云进行多次迭代,以获得更准确的点云完成结果。实验表明,该方法在多个数据集上都取得了最先进的结果,并且可以用于多个应用,如物体识别、姿态估计和场景重建等。
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