Java仿制品设计源码解析与应用

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0 下载量 116 浏览量 更新于2024-10-18 收藏 1.65MB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源为一个基于Java语言开发的仿制品设计项目,源码文件总计171个,文件类型多样,包括了常用的开发资源文件。项目主要以Java文件为核心,辅以图形界面文件、配置文件和项目构建文件等,涉及到的文件类型有PNG、XML、JAR、Gradle、Iml、Properties等。源码中包含的文件列表详尽,显示了项目整体的结构和组成元素。本项目不仅提供了代码学习的实例,也适合于演示和娱乐用途,使得Java技术的仿制能力得以展现。项目文件列表如下: - gradlew.bat:Windows环境下用于执行Gradle命令的批处理脚本。 - build.gradle:Gradle构建脚本,定义项目构建和依赖管理。 - settings.gradle:Gradle项目设置文件,用于配置项目相关的全局设置。 - gradlew:类Unix系统下的执行脚本,与gradlew.bat作用相同。 - BiliPlayer.iml:IntelliJ IDEA项目配置文件,定义了项目结构和配置信息。 - LICENSE:软件许可文件,说明了软件的使用许可和授权条款。 - gradle.properties:Gradle的属性配置文件,用于设置Gradle构建过程中的各种属性。 - readme.txt:项目说明文档,简述了项目的基本信息和使用指南。 - gradle:包含Gradle工具的目录,用于存放Gradle运行时和分发包。 - app:项目中的应用模块目录。 通过这个项目源码,开发者可以了解到如何使用Java进行仿制品的设计和开发,也可以学习到如何通过Gradle进行项目的构建和依赖管理。此外,文件中包含的图形资源、配置文件和文档也为项目的完整理解和扩展提供了便利。这个项目为Java开发者提供了一个实际操作的平台,可以用于学习Java编程技术,也可以用于进行项目演示和原型设计。"

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 354, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, yolo_loss, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, save_period, save_dir) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/utils/utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 169, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/yolo.py", line 102, in forward self.h3 = self.bottlenecklstm3(P3, self.h3, self.c3) # lstm File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 141, in forward new_h, new_c = self.cell(inputs, h, c) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 68, in forward y = torch.cat((x, h),1) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument tensors in method wrapper_cat)

2023-06-07 上传