Python hippiehug库:Linux下的压缩包使用指南

版权申诉
0 下载量 122 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 17KB GZ 举报
资源摘要信息:"hippiehug-0.0.8.linux-x86_64.tar.gz是一个Python库的安装包,适用于Linux操作系统。该文件遵循命名约定,表明其版本为0.0.8,并专门为x86_64架构的Linux系统进行了编译。资源的全名体现了其详细的版本信息和目标平台,有助于开发者或运维人员在安装或部署时确认兼容性。标签信息揭示了该库主要与Python语言相关,同时与Linux操作系统、开发语言、后端开发和系统运维紧密相关。文件名称列表中的'usr'可能指向了库文件解压后在Linux系统中的安装路径,通常表示'用户(root)目录',意味着该库将被安装在Linux系统的/usr目录下,这是大多数Linux发行版用来存放用户级别的文件和程序的目录。" 接下来,详细说明标题和描述中所涉及的知识点: 1. Python库的含义:Python库是指一组预编译的代码模块,这些模块可以被Python程序调用,以执行特定的任务。库通常是可重用的代码集合,可以极大地简化开发过程,避免重复造轮子。Python库广泛应用于数据科学、机器学习、网络开发、自动化测试、数据分析等多个领域。 2. 文件命名规则:文件名"hippiehug-0.0.8.linux-x86_64.tar.gz"中的"hippiehug"是库的名称,"0.0.8"代表版本号,"linux-x86_64"说明了目标平台和架构。"tar.gz"是Linux系统常用的压缩文件格式,它将多个文件打包并进行压缩,减小存储空间,便于文件的传输和分发。 3. 开发语言和平台兼容性:从文件名和标签信息可以看出,该Python库是针对Linux系统设计的。在Linux上,Python应用广泛,尤其在后端服务、数据处理、系统运维等领域。由于文件中包含了"linux-x86_64"的标识,这表明它支持64位的Linux操作系统。 4. 标签信息:标签"python linux 开发语言 后端 运维"详细描述了该资源的关联领域。Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其易读性和简洁的语法而闻名。Linux是一个开源的类Unix操作系统,广泛用于服务器和桌面环境。"开发语言"强调了该资源与编程语言的关联,"后端"和"运维"则进一步指出该库可能与构建服务器端应用程序和维护系统有关。 5. 文件名称列表中的"usr":在Linux系统的目录结构中,"usr"是用户的简称,代表"用户"目录。在Linux中,"usr"目录是存放用户程序和数据的地方。通常,当你在描述一个压缩包时,提及"usr"可能意味着压缩包解压后,文件将被安装在这个目录下。具体到本例中,"usr"可能是指解压后的目录结构中包含了一个名为"usr"的文件夹,用于存放库文件和可执行文件等。 综上所述,该文件"hippiehug-0.0.8.linux-x86_64.tar.gz"是一个专门用于Linux系统的Python库安装包,适用于x86_64架构的处理器。开发者或系统管理员在安装这个库时,可以依赖文件名中的版本号和平台信息确保兼容性,并将相关的库文件安装到"usr"目录下。这个库可能与后端服务、系统自动化脚本编写、数据处理等任务相关。

YOLOV8基于Opset-12导出的ONNX模型,使用TensorRT-8.2.1.8转换模型时,提示以下错误,请问如何修复这个错误?: [06/01/2023-17:17:23] [I] TensorRT version: 8.2.1 [06/01/2023-17:17:23] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +323, GPU +0, now: CPU 335, GPU 1027 (MiB) [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] Begin constructing builder kernel library: CPU 335 MiB, GPU 1027 MiB [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] End constructing builder kernel library: CPU 470 MiB, GPU 1058 MiB [06/01/2023-17:17:24] [I] Start parsing network model [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Input filename: /opt/projects/ultralytics/runs/detect/train/weights/best.onnx [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.8 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Opset version: 17 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Producer name: pytorch [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Producer version: 2.0.0 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Domain: [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Model version: 0 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Doc string: [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-17:17:24] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:366: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:773: While parsing node number 267 [Range -> "/model.28/Range_output_0"]: [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:774: --- Begin node --- [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:775: input: "/model.28/Constant_9_output_0" input: "/model.28/Cast_output_0" input: "/model.28/Constant_10_output_0" output: "/model.28/Range_output_0" name: "/model.28/Range" op_type: "Range" [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:776: --- End node --- [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:779: ERROR: builtin_op_importers.cpp:3352 In function importRange: [8] Assertion failed: inputs.at(0).isInt32() && "For range operator with dynamic inputs, this version of TensorRT only supports INT32!" [06/01/2023-17:17:24] [E] Failed to parse onnx file [06/01/2023-17:17:24] [I] Finish parsing network model [06/01/2023-17:17:24] [E] Parsing model failed [06/01/2023-17:17:24] [E] Failed to create engine from model. [06/01/2023-17:17:24] [E] Engine set up failed

2023-06-02 上传