Python库lora_rn2483介绍:解压即用的资源包

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0 下载量 161 浏览量 更新于2024-10-08 收藏 6KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Python库 | lora_rn2483-0.1-py3-none-any.whl" 知识点详细说明: 1. Python库概念: Python库是一组预编写好的代码,提供了一系列方便的功能,可以简化和加速开发过程。库通常包括一组相关的模块,这些模块可能包含函数、类或特定的软件包,它们可以处理特定类型的任务,如数据分析、网络通信、图形用户界面设计等。在Python社区中,库被称为包。 2. 文件格式说明: lora_rn2483-0.1-py3-none-any.whl 是一个Python的wheel格式安装包。Wheel是一种Python的二进制包格式,旨在加速Python包的安装过程。它类似于Linux中的Deb包或Windows中的MSI安装包,包含了编译好的二进制文件和必要的元数据,允许通过简单的命令行操作来安装和卸载。.whl 文件包含了包的名称、版本、Python版本和平台兼容性等信息。 3. LoRa技术与RN2483模块: LoRa是一种远距离无线通信技术,广泛应用于低功耗、远距离的物联网(IoT)通信场景。它使用免授权的工业、科学和医疗(ISM)频段进行通信,且具有较高的抗干扰能力。RN2483是Microchip公司生产的一款LoRa无线模块,支持LoRaWAN协议,适用于欧洲市场。 4. Python与硬件通信: Python可以用来与各种硬件设备进行交互。为了实现这一功能,往往需要特定的库来处理串口通信、GPIO控制、I2C等。lora_rn2483-0.1-py3-none-any.whl 这个库可能是用来实现Python与LoRa模块(例如RN2483)的通信接口。 5. 使用Python库的好处: 使用Python库可以大大简化开发流程。开发者不需要从零开始编写所有的代码,而是可以利用现有的库来完成特定的功能。这样可以缩短开发时间,减少错误,并且能够利用社区的力量来不断改进代码。此外,库通常会经过充分的测试和优化,因此可以提高软件的稳定性和性能。 6. 库的版本控制: lora_rn2483-0.1-py3-none-any.whl 中的“0.1”表示该库的版本号。版本号是库开发中用于追踪不同版本间变化的重要机制,它允许开发者和用户了解库的新特性、功能改进以及重要的bug修复。 7. Python的版本兼容性: 文件名中的“py3”指的是该库是为Python 3版本设计的。随着Python的发展,从Python 2到Python 3,许多重要的变更发生了。新的库通常只为Python 3开发,因为Python 2已经在2020年停止官方支持。开发者需要确保其运行环境使用的是支持的Python版本。 8. 依赖关系和平台兼容性: 文件名中的“none-any”表示这个库不依赖于特定的操作系统。它是一个纯Python的库,意味着它不包含任何C/C++编写的扩展模块,因此可以在任何支持Python的平台上安装和使用。这为跨平台开发提供了便利。 9. 如何使用该库: 为了使用lora_rn2483-0.1-py3-none-any.whl库,开发者需要在具有Python环境的计算机上执行安装命令。假设已经安装了Python和pip(Python的包管理工具),开发者可以通过在命令行执行以下命令来安装库: ``` pip install lora_rn2483-0.1-py3-none-any.whl ``` 安装完成后,开发者可以在Python脚本中通过import语句导入该库,并使用其提供的功能。 通过以上知识点,我们可以对“lora_rn2483-0.1-py3-none-any.whl”这个Python库有一个全面的了解,包括它的用途、兼容性、安装方式,以及与相关技术的关系。这对于任何计划使用该库进行开发的开发者来说,都是非常重要的基础知识。

create LoRA network. base dim (rank): 64, alpha: 32 neuron dropout: p=None, rank dropout: p=None, module dropout: p=None create LoRA for Text Encoder: 72 modules. create LoRA for U-Net: 192 modules. enable LoRA for text encoder enable LoRA for U-Net Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 873, in <module> train(args) File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 242, in train info = network.load_weights(args.network_weights) File "D:\lora_lian\sd-scripts\networks\lora.py", line 884, in load_weights info = self.load_state_dict(weights_sd, False) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LoRANetwork: size mismatch for lora_unet_mid_block_attentions_0_proj_out.lora_up.weight: copying a param with shape torch.Size([1280, 128, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1280, 64, 1, 1]). Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 86, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1114, in <module> main() File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1110, in main launch_command(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1104, in launch_command simple_launcher(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 567, in simple_launcher raise subprocess.CalledProcessError(returncode=process.returncode, cmd=cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['D:\\lora_lian\\python\\python.exe', './sd-scripts/train_network.py', '--config_file', 'D:\\lora_lian\\toml\\autosave\\20230709-112914.toml']' returned non-zero exit status 1. Training failed / 训练失败

2023-07-10 上传

arm-none-eabi-gcc -o "SENSOR_CB.elf" @"objects.list" -mcpu=cortex-m3 -T"C:\Users\WangBingqian\Desktop\SC10L151Cube\trunk\NO_FOTA_VERSION\STM32L151CBTXA_FLASH.ld" --specs=nosys.specs -Wl,-Map="SENSOR_CB.map" -Wl,--gc-sections -static --specs=nano.specs -mfloat-abi=soft -mthumb -Wl,--start-group -lc -lm -Wl,--end-group Core/Src/rs485.o: In function `get_sample_data_max_min_value': rs485.c:(.text.get_sample_data_max_min_value+0x0): multiple definition of `get_sample_data_max_min_value' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.get_sample_data_max_min_value+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function `computeMvScale': rs485.c:(.text.computeMvScale+0x0): multiple definition of `computeMvScale' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.computeMvScale+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function `computeMvScale_f': rs485.c:(.text.computeMvScale_f+0x0): multiple definition of `computeMvScale_f' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.computeMvScale_f+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function `generate_frag_data': rs485.c:(.text.generate_frag_data+0x0): multiple definition of `generate_frag_data' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.generate_frag_data+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o:(.bss.frag_num+0x0): multiple definition of `frag_num' Core/Src/lora_wan.o:(.bss.frag_num+0x0): first defined here collect2.exe: error: ld returned 1 exit status make: *** [makefile:50: SENSOR_CB.elf] Error 1 "make -j4 all" terminated with exit code 2. Build might be incomplete.是什么错误

2023-06-09 上传