file-encoder:实用的文件编码转换工具介绍

需积分: 7 0 下载量 87 浏览量 更新于2024-12-02 收藏 5KB ZIP 举报
资源摘要信息:"file-encoder是一个命令行脚本工具,专门用于将文件或目录中的文件从一种编码转换为另一种编码。该工具依赖于libicu库来检测文件的原始编码,并使用iconv库来执行实际的编码转换。这个脚本最大的优点在于用户无需事先知道文件的原始编码格式,依然能够顺利进行编码转换操作。" 知识点: 1. 文件编码转换: 文件编码转换是一种常见的计算机操作,指的是将文件从一种字符编码格式转换为另一种字符编码格式的过程。字符编码(Character Encoding)是计算机为了准确表达和保存文字信息而采用的一套规则或标准。常见的编码格式包括但不限于UTF-8、GBK、Big5等。 2. libicu: libicu是一个广泛使用的C/C++及Java编程语言的字符编码检测库。它可以用来检测多种字符集编码。在file-encoder脚本中,libicu用于检测输入文件的当前编码,这一过程对用户透明,用户无需手动指定源编码。 3. iconv: iconv是一个标准的命令行工具,用于字符编码之间的转换。在file-encoder脚本中,iconv被用于实际执行文件的编码转换工作。它支持多种编码之间的转换,并且可以处理包括文本文件在内的多种数据格式。 4. JavaScript: file-encoder脚本是用JavaScript编写的,这说明它是一个基于Node.js平台的命令行应用程序。JavaScript是一种广泛使用的脚本语言,特别适合于编写服务器端程序以及各种自动化脚本任务。 5. Node.js: Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境,它让JavaScript能够在服务器上执行。file-encoder脚本的使用方法中提到`npm install file-encoder -g`,这里`npm`是Node.js的包管理器,用于安装和管理Node.js项目所需的包。`-g`参数表示全局安装,使得file-encoder脚本可以在任何位置作为命令行工具使用。 6. 命令行界面(CLI): file-encoder提供了一个命令行界面供用户与之交互。用户可以通过命令行参数指定不同的选项来进行文件或目录的编码转换。这个界面简洁明了,适合熟练的用户快速执行操作。 7. 命令参数说明: - `-h`: 显示帮助信息,列出file-encoder的所有命令选项和用法说明。 - `-f`: 指定单个文件的名称,用于指定要转换编码的文件。 - `-t`: 指定目标文件的名称,用于保存转换后的编码文件。 - `-d`: 指定一个目录,file-encoder将转换该目录下的所有文件的编码。 - `-e`: 指定转换后的目标编码格式。 - `-r`: 递归地处理目录中的文件,包括子目录中的文件。 8. 使用示例: - `file-encoder -f ${filename}`: 这个命令会将指定的文件`filename`转换为UTF-8编码。 - `file-encoder -f ${filename} -t ${targetFilename}`: 这个命令会将指定的文件`filename`的内容转换为UTF-8编码,并将转换后的内容保存到`targetFilename`文件中。 - `file-encoder -d ${directory} -e gbk`: 这个命令会将指定目录`directory`下所有文件的编码转换为GBK编码。 - `file-encoder -d ${directory} -r`: 这个命令会递归地将指定目录`directory`下所有文件的编码转换为UTF-8编码。选项`-r`允许脚本操作子目录中的文件。 - `file-encoder -d ${directory} -r -e utf8 --exclude=xxx,yyy`: 这个命令将递归地将指定目录下所有文件的编码转换为UTF-8,同时排除了以`xxx`和`yyy`为前缀的文件不进行转换。 通过这些知识点,可以看出file-encoder是一个功能强大且使用方便的文件编码转换工具,尤其适合需要处理大量文件编码转换的场景,同时也简化了用户在编码转换过程中的操作难度。

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

(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'.

2023-07-23 上传