小编Ant*_*sto的帖子

我的 Pytorch (1.11.0) 自定义数据集上的数据加载器偶尔会冻结。

我无法重现冻结，它似乎是随机的：它通常“运行”没有问题，但有时会卡住。当我中断它（ctrl+c）时，我读到：

   idx, data = self._get_data()
  File "/opt/conda/envs/torch/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1163, in _get_data
    success, data = self._try_get_data()
  File "/opt/conda/envs/torch/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1011, in _try_get_data
    data = self._data_queue.get(timeout=timeout)
  File "/opt/conda/envs/torch/lib/python3.8/queue.py", line 179, in get
    self.not_empty.wait(remaining)
  File "/opt/conda/envs/torch/lib/python3.8/threading.py", line 306, in wait
    gotit = waiter.acquire(True, timeout)
KeyboardInterrupt

之所以来这里问，是因为这个问题在官方论坛上已经提过好几次了，但是没有任何回复。

我尝试循环访问数据集以捕获错误，但没有遇到任何问题：当我循环访问数据加载器时，它永远不会冻结。我正在 Kubernetes 上开发 Ubuntu 20.04 Linux pod。

我知道 python 中的并发性相当混乱，但是有人可以给我建议检查什么吗？

自定义数据集：

class MultiModalDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_dataset: pd.DataFrame, text_dataset: pd.DataFrame, 
            img_fld: str, img_transforms=None, n_classes=None, img_size=224,
            n_sentences=1, n_tokens=12, collate_fn=None, l1normalization=False, verbose=False):
        super().__init__()
        self.n_classes = n_classes …

不出所料，我在一些 html 页面上有一些链接。其中之一是：

<a href="#">Questo &egrave; un link</a>

我使用以下 css 规则管理它们的颜色和相关过渡：

a, a:visited {
  text-decoration: none;
  border-bottom: 1px dotted white;
  color: inherit;

  /* transitions */
  -o-transition:.5s;
  -ms-transition:.5s;
  -moz-transition:.5s;
  -webkit-transition:.5s;
  transition:.5s;
}

a:hover {
  border-bottom: 1px solid #003366;
  color: #003366;
}

最新的 Safari 和最新的 Chrome 都不会受到颜色变化的影响。看截图，重音应该和其他字符一样是蓝色的。

编辑：我忘了说我正在使用一种特定的字体。默认字体或其他字体集都没有问题。但我需要使用那个（轨道飞行器）。

有什么快速的方法可以解决这个问题吗？

我试图了解嵌入层如何与掩码一起工作（用于序列到序列回归）。

这个简单的代码失败并出现错误：AttributeError: 'Embedding' object has no attribute 'get_shape'。这似乎是真的，但我不知道如何解决它。任何提示？

import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense, LSTM
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers.merge import Concatenate
from keras.models import Model
from keras.utils import plot_model

trainExs = np.asarray([ [1, 2, 3], [2, 3, 1]])
trainLabels = np.asarray([[1, 1, 1], [2, 2, 2]])

print('Examples, shape:', trainExs.shape)
print('Labels, shape:', trainLabels.shape)

W = [[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]
symDim = 3

# E M B …

我最近将我的OS X更新为Mountain Lion.不幸的是,FreeBSD切换到了一个不支持OpenMP的编译器套件(llvm/clang),我需要它,并且Apple将该套件设置为默认的编译工具.

幸运的是,OS X 10.8包含一个旧的gcc 4.2编译器,仍可用于某些遗留代码.

我使用cmake(v2.8)构建程序.为了使用gcc编译器,我首先尝试在CMakeLists.txt脚本中设置两个变量.更具体地说,我设置CMAKE_C_COMPILER和CMAKE_CXX_COMPILER.但是,设置这两个变量没有任何效果:cmake继续使用不支持OpenMP的llvm编译器.

然后我尝试设置两个环境变量,CC并且CXX(在.profile/.bashrc脚本中)指向用于CMake变量的相同编译器.通过使用这两个变量,我能够编译我的源代码.

我的问题是:两个CMake变量(CMAKE _..._ COMPILER)有什么意义？我该如何使用它们？

谢谢.

基于Android NFC doc提供的此文档:

如果标记包含AAR,则标记调度系统将按以下方式调度:

1. 尝试使用意图过滤器正常启动活动.如果与意图匹配的活动也与AAR匹配,则启动活动.

2. 如果为intent过滤的Activity与AAR不匹配,如果多个Activities可以处理intent,或者没有Activity处理intent,请启动AAR指定的应用程序.

3. 如果没有应用程序可以从AAR开始,请转到Google Play以根据AAR下载应用程序.

从这些方面我明白,如果我为活动指定了一个intent过滤器,A并且收到的NDEF消息与过滤器匹配A,A即使NDEF消息包含A属于的app的AAR记录,也会启动.

在我的情况下,A只有在没有AAR记录时才开始.一旦我添加AAR记录,活动A就不会启动:当检测到NDEF消息时,将启动AAR中指示的应用程序的主要活动.

" 如果活动[...]也与AAR相匹配 ",它们意味着什么？

有没有人可以提供提示？