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ModuleNotFoundError: No module named '_collections_abc'

时间: 2023-12-27 07:25:42 浏览: 343
ModuleNotFoundError: No module named '_collections_abc'是一个常见的错误，它表示在你的Python环境中找不到_collections_abc模块。这个错误通常是由于Python版本不兼容或安装的第三方库不完整引起的。 解决这个问题的方法有以下几种： 1. 确保你的Python版本兼容：检查你的Python版本是否与你的代码或第三方库的要求相匹配。如果你的代码或第三方库需要较高版本的Python，你需要升级你的Python版本。 2. 检查第三方库的完整性：如果你在使用第三方库时遇到了这个错误，可能是因为你没有完整地安装该库。你可以尝试重新安装该库，或者使用其他方法来安装它，例如使用pip或conda。 3. 检查环境变量：确保你的Python路径已正确配置为环境变量。你可以通过在命令行中运行`python`命令来检查Python是否正确识别。 4. 检查Python安装：如果你最近升级或更改了Python的安装位置，可能会导致这个错误。确保你的Python安装是正确的，并且路径设置正确。 5. 检查Python包的依赖关系：某些Python包可能依赖于其他包或模块。如果你缺少了这些依赖关系，可能会导致找不到模块的错误。你可以查看包的文档或官方网站，了解它的依赖关系，并确保你已经安装了所有必需的依赖项。 6. 检查操作系统：某些操作系统可能会有特定的配置要求或限制。确保你的操作系统与你的Python环境兼容，并且没有任何限制或冲突。 希望以上方法能帮助你解决ModuleNotFoundError: No module named '_collections_abc'的问题。
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From tensorflow_datasets Built-in in functools from Python 3.8. """ def __get__(self, obj, objtype=None): # See docs.python.org/3/howto/descriptor.html#properties if obj is None: return self if self.fget is None: raise AttributeError("unreadable attribute") attr = "__cached_" + self.fget.__name__ cached = getattr(obj, attr, None) if cached is None: cached = self.fget(obj) setattr(obj, attr, cached) return cached # vendored from distutils.util def strtobool(val): """Convert a string representation of truth to true (1) or false (0). True values are 'y', 'yes', 't', 'true', 'on', and '1'; false values are 'n', 'no', 'f', 'false', 'off', and '0'. Raises ValueError if 'val' is anything else. """ val = val.lower() if val in {"y", "yes", "t", "true", "on", "1"}: return 1 if val in {"n", "no", "f", "false", "off", "0"}: return 0 raise ValueError(f"invalid truth value {val!r}") def infer_framework_from_repr(x): """ Tries to guess the framework of an object x from its repr (brittle but will help in is_tensor to try the frameworks in a smart order, without the need to import the frameworks). """ representation = str(type(x)) if representation.startswith("<class 'torch."): return "pt" elif representation.startswith("<class 'tensorflow."): return "tf" elif representation.startswith("<class 'jax"): return "jax" elif representation.startswith("<class 'numpy."): return "np" elif representation.startswith("<class 'mlx."): return "mlx" def _get_frameworks_and_test_func(x): """ Returns an (ordered since we are in Python 3.7+) dictionary framework to test function, which places the framework we can guess from the repr first, then Numpy, then the others. """ framework_to_test = { "pt": is_torch_tensor, "tf": is_tf_tensor, "jax": is_jax_tensor, "np": is_numpy_array, "mlx": is_mlx_array, } preferred_framework = infer_framework_from_repr(x) # We will test this one first, then numpy, then the others. frameworks = [] if preferred_framework is None else [preferred_framework] if preferred_framework != "np": frameworks.append("np") frameworks.extend([f for f in framework_to_test if f not in [preferred_framework, "np"]]) return {f: framework_to_test[f] for f in frameworks} def is_tensor(x): """ Tests if x is a torch.Tensor, tf.Tensor, jaxlib.xla_extension.DeviceArray, np.ndarray or mlx.array in the order defined by infer_framework_from_repr """ # This gives us a smart order to test the frameworks with the corresponding tests. framework_to_test_func = _get_frameworks_and_test_func(x) for test_func in framework_to_test_func.values(): if test_func(x): return True # Tracers if is_torch_fx_proxy(x): return True if is_flax_available(): from jax.core import Tracer if isinstance(x, Tracer): return True return False def _is_numpy(x): return isinstance(x, np.ndarray) def is_numpy_array(x): """ Tests if x is a numpy array or not. """ return _is_numpy(x) def _is_torch(x): import torch return isinstance(x, torch.Tensor) def is_torch_tensor(x): """ Tests if x is a torch tensor or not. Safe to call even if torch is not installed. """ return False if not is_torch_available() else _is_torch(x) def _is_torch_device(x): import torch return isinstance(x, torch.device) def is_torch_device(x): """ Tests if x is a torch device or not. Safe to call even if torch is not installed. """ return False if not is_torch_available() else _is_torch_device(x) def _is_torch_dtype(x): import torch if isinstance(x, str): if hasattr(torch, x): x = getattr(torch, x) else: return False return isinstance(x, torch.dtype) def is_torch_dtype(x): """ Tests if x is a torch dtype or not. Safe to call even if torch is not installed. """ return False if not is_torch_available() else _is_torch_dtype(x) def _is_tensorflow(x): import tensorflow as tf return isinstance(x, tf.Tensor) def is_tf_tensor(x): """ Tests if x is a tensorflow tensor or not. Safe to call even if tensorflow is not installed. """ return False if not is_tf_available() else _is_tensorflow(x) def _is_tf_symbolic_tensor(x): import tensorflow as tf # the is_symbolic_tensor predicate is only available starting with TF 2.14 if hasattr(tf, "is_symbolic_tensor"): return tf.is_symbolic_tensor(x) return isinstance(x, tf.Tensor) def is_tf_symbolic_tensor(x): """ Tests if x is a tensorflow symbolic tensor or not (ie. not eager). Safe to call even if tensorflow is not installed. """ return False if not is_tf_available() else _is_tf_symbolic_tensor(x) def _is_jax(x): import jax.numpy as jnp # noqa: F811 return isinstance(x, jnp.ndarray) def is_jax_tensor(x): """ Tests if x is a Jax tensor or not. Safe to call even if jax is not installed. """ return False if not is_flax_available() else _is_jax(x) def _is_mlx(x): import mlx.core as mx return isinstance(x, mx.array) def is_mlx_array(x): """ Tests if x is a mlx array or not. Safe to call even when mlx is not installed. """ return False if not is_mlx_available() else _is_mlx(x) def to_py_obj(obj): """ Convert a TensorFlow tensor, PyTorch tensor, Numpy array or python list to a python list. """ if isinstance(obj, (int, float)): return obj elif isinstance(obj, (dict, UserDict)): return {k: to_py_obj(v) for k, v in obj.items()} elif isinstance(obj, (list, tuple)): try: arr = np.array(obj) if np.issubdtype(arr.dtype, np.integer) or np.issubdtype(arr.dtype, np.floating): return arr.tolist() except Exception: pass return [to_py_obj(o) for o in obj] framework_to_py_obj = { "pt": lambda obj: obj.tolist(), "tf": lambda obj: obj.numpy().tolist(), "jax": lambda obj: np.asarray(obj).tolist(), "np": lambda obj: obj.tolist(), } # This gives us a smart order to test the frameworks with the corresponding tests. framework_to_test_func = _get_frameworks_and_test_func(obj) for framework, test_func in framework_to_test_func.items(): if test_func(obj): return framework_to_py_obj[framework](obj) # tolist also works on 0d np arrays if isinstance(obj, np.number): return obj.tolist() else: return obj def to_numpy(obj): """ Convert a TensorFlow tensor, PyTorch tensor, Numpy array or python list to a Numpy array. """ framework_to_numpy = { "pt": lambda obj: obj.detach().cpu().numpy(), "tf": lambda obj: obj.numpy(), "jax": lambda obj: np.asarray(obj), "np": lambda obj: obj, } if isinstance(obj, (dict, UserDict)): return {k: to_numpy(v) for k, v in obj.items()} elif isinstance(obj, (list, tuple)): return np.array(obj) # This gives us a smart order to test the frameworks with the corresponding tests. framework_to_test_func = _get_frameworks_and_test_func(obj) for framework, test_func in framework_to_test_func.items(): if test_func(obj): return framework_to_numpy[framework](obj) return obj class ModelOutput(OrderedDict): """ Base class for all model outputs as dataclass. Has a __getitem__ that allows indexing by integer or slice (like a tuple) or strings (like a dictionary) that will ignore the None attributes. Otherwise behaves like a regular python dictionary. <Tip warning={true}> You can't unpack a ModelOutput directly. Use the [~utils.ModelOutput.to_tuple] method to convert it to a tuple before. </Tip> """ def __init_subclass__(cls) -> None: """Register subclasses as pytree nodes. This is necessary to synchronize gradients when using torch.nn.parallel.DistributedDataParallel with static_graph=True with modules that output ModelOutput subclasses. """ if is_torch_available(): if version.parse(get_torch_version()) >= version.parse("2.2"): from torch.utils._pytree import register_pytree_node register_pytree_node( cls, _model_output_flatten, partial(_model_output_unflatten, output_type=cls), serialized_type_name=f"{cls.__module__}.{cls.__name__}", ) else: from torch.utils._pytree import _register_pytree_node _register_pytree_node( cls, _model_output_flatten, partial(_model_output_unflatten, output_type=cls), ) def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) # Subclasses of ModelOutput must use the @dataclass decorator # This check is done in __init__ because the @dataclass decorator operates after __init_subclass__ # issubclass() would return True for issubclass(ModelOutput, ModelOutput) when False is needed # Just need to check that the current class is not ModelOutput is_modeloutput_subclass = self.__class__ != ModelOutput if is_modeloutput_subclass and not is_dataclass(self): raise TypeError( f"{self.__module__}.{self.__class__.__name__} is not a dataclass." " This is a subclass of ModelOutput and so must use the @dataclass decorator." ) def __post_init__(self): """Check the ModelOutput dataclass. Only occurs if @dataclass decorator has been used. """ class_fields = fields(self) # Safety and consistency checks if not len(class_fields): raise ValueError(f"{self.__class__.__name__} has no fields.") if not all(field.default is None for field in class_fields[1:]): raise ValueError(f"{self.__class__.__name__} should not have more than one required field.") first_field = getattr(self, class_fields[0].name) other_fields_are_none = all(getattr(self, field.name) is None for field in class_fields[1:]) if other_fields_are_none and not is_tensor(first_field): if isinstance(first_field, dict): iterator = first_field.items() first_field_iterator = True else: try: iterator = iter(first_field) first_field_iterator = True except TypeError: first_field_iterator = False # if we provided an iterator as first field and the iterator is a (key, value) iterator # set the associated fields if first_field_iterator: for idx, element in enumerate(iterator): if not isinstance(element, (list, tuple)) or len(element) != 2 or not isinstance(element[0], str): if idx == 0: # If we do not have an iterator of key/values, set it as attribute self[class_fields[0].name] = first_field else: # If we have a mixed iterator, raise an error raise ValueError( f"Cannot set key/value for {element}. It needs to be a tuple (key, value)." ) break setattr(self, element[0], element[1]) if element[1] is not None: self[element[0]] = element[1] elif first_field is not None: self[class_fields[0].name] = first_field else: for field in class_fields: v = getattr(self, field.name) if v is not None: self[field.name] = v def __delitem__(self, *args, **kwargs): raise Exception(f"You cannot use __delitem__ on a {self.__class__.__name__} instance.") def setdefault(self, *args, **kwargs): raise Exception(f"You cannot use setdefault on a {self.__class__.__name__} instance.") def pop(self, *args, **kwargs): raise Exception(f"You cannot use pop on a {self.__class__.__name__} instance.") def update(self, *args, **kwargs): raise Exception(f"You cannot use update on a {self.__class__.__name__} instance.") def __getitem__(self, k): if isinstance(k, str): inner_dict = dict(self.items()) return inner_dict[k] else: return self.to_tuple()[k] def __setattr__(self, name, value): if name in self.keys() and value is not None: # Don't call self.__setitem__ to avoid recursion errors super().__setitem__(name, value) super().__setattr__(name, value) def __setitem__(self, key, value): # Will raise a KeyException if needed super().__setitem__(key, value) # Don't call self.__setattr__ to avoid recursion errors super().__setattr__(key, value) def __reduce__(self): if not is_dataclass(self): return super().__reduce__() callable, _args, *remaining = super().__reduce__() args = tuple(getattr(self, field.name) for field in fields(self)) return callable, args, *remaining def to_tuple(self) -> tuple[Any]: """ Convert self to a tuple containing all the attributes/keys that are not None. """ return tuple(self[k] for k in self.keys()) if is_torch_available(): import torch.utils._pytree as _torch_pytree def _model_output_flatten(output: ModelOutput) -> tuple[list[Any], "_torch_pytree.Context"]: return list(output.values()), list(output.keys()) def _model_output_unflatten( values: Iterable[Any], context: "_torch_pytree.Context", output_type=None, ) -> ModelOutput: return output_type(**dict(zip(context, values))) if version.parse(get_torch_version()) >= version.parse("2.2"): _torch_pytree.register_pytree_node( ModelOutput, _model_output_flatten, partial(_model_output_unflatten, output_type=ModelOutput), serialized_type_name=f"{ModelOutput.__module__}.{ModelOutput.__name__}", ) else: _torch_pytree._register_pytree_node( ModelOutput, _model_output_flatten, partial(_model_output_unflatten, output_type=ModelOutput), ) class ExplicitEnum(str, Enum): """ Enum with more explicit error message for missing values. """ @classmethod def _missing_(cls, value): raise ValueError( f"{value} is not a valid {cls.__name__}, please select one of {list(cls._value2member_map_.keys())}" ) class PaddingStrategy(ExplicitEnum): """ Possible values for the padding argument in [PreTrainedTokenizerBase.__call__]. Useful for tab-completion in an IDE. """ LONGEST = "longest" MAX_LENGTH = "max_length" DO_NOT_PAD = "do_not_pad" class TensorType(ExplicitEnum): """ Possible values for the return_tensors argument in [PreTrainedTokenizerBase.__call__]. Useful for tab-completion in an IDE. """ PYTORCH = "pt" TENSORFLOW = "tf" NUMPY = "np" JAX = "jax" MLX = "mlx" class ContextManagers: """ Wrapper for contextlib.ExitStack which enters a collection of context managers. Adaptation of ContextManagers in the fastcore library. """ def __init__(self, context_managers: list[ContextManager]): self.context_managers = context_managers self.stack = ExitStack() def __enter__(self): for context_manager in self.context_managers: self.stack.enter_context(context_manager) def __exit__(self, *args, **kwargs): self.stack.__exit__(*args, **kwargs) def can_return_loss(model_class): """ Check if a given model can return loss. Args: model_class (type): The class of the model. """ framework = infer_framework(model_class) if framework == "tf": signature = inspect.signature(model_class.call) # TensorFlow models elif framework == "pt": signature = inspect.signature(model_class.forward) # PyTorch models else: signature = inspect.signature(model_class.__call__) # Flax models for p in signature.parameters: if p == "return_loss" and signature.parameters[p].default is True: return True return False def find_labels(model_class): """ Find the labels used by a given model. Args: model_class (type): The class of the model. """ model_name = model_class.__name__ framework = infer_framework(model_class) if framework == "tf": signature = inspect.signature(model_class.call) # TensorFlow models elif framework == "pt": signature = inspect.signature(model_class.forward) # PyTorch models else: signature = inspect.signature(model_class.__call__) # Flax models if "QuestionAnswering" in model_name: return [p for p in signature.parameters if "label" in p or p in ("start_positions", "end_positions")] else: return [p for p in signature.parameters if "label" in p] def flatten_dict(d: MutableMapping, parent_key: str = "", delimiter: str = "."): """Flatten a nested dict into a single level dict.""" def _flatten_dict(d, parent_key="", delimiter="."): for k, v in d.items(): key = str(parent_key) + delimiter + str(k) if parent_key else k if v and isinstance(v, MutableMapping): yield from flatten_dict(v, key, delimiter=delimiter).items() else: yield key, v return dict(_flatten_dict(d, parent_key, delimiter)) @contextmanager def working_or_temp_dir(working_dir, use_temp_dir: bool = False): if use_temp_dir: with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp_dir: yield tmp_dir else: yield working_dir def transpose(array, axes=None): """ Framework-agnostic version of numpy.transpose that will work on torch/TensorFlow/Jax tensors as well as NumPy arrays. """ if is_numpy_array(array): return np.transpose(array, axes=axes) elif is_torch_tensor(array): return array.T if axes is None else array.permute(*axes) elif is_tf_tensor(array): import tensorflow as tf return tf.transpose(array, perm=axes) elif is_jax_tensor(array): import jax.numpy as jnp return jnp.transpose(array, axes=axes) else: raise ValueError(f"Type not supported for transpose: {type(array)}.") def reshape(array, newshape): """ Framework-agnostic version of numpy.reshape that will work on torch/TensorFlow/Jax tensors as well as NumPy arrays. """ if is_numpy_array(array): return np.reshape(array, newshape) elif is_torch_tensor(array): return array.reshape(*newshape) elif is_tf_tensor(array): import tensorflow as tf return tf.reshape(array, newshape) elif is_jax_tensor(array): import jax.numpy as jnp return jnp.reshape(array, newshape) else: raise ValueError(f"Type not supported for reshape: {type(array)}.") def squeeze(array, axis=None): """ Framework-agnostic version of numpy.squeeze that will work on torch/TensorFlow/Jax tensors as well as NumPy arrays. """ if is_numpy_array(array): return np.squeeze(array, axis=axis) elif is_torch_tensor(array): return array.squeeze() if axis is None else array.squeeze(dim=axis) elif is_tf_tensor(array): import tensorflow as tf return tf.squeeze(array, axis=axis) elif is_jax_tensor(array): import jax.numpy as jnp return jnp.squeeze(array, axis=axis) else: raise ValueError(f"Type not supported for squeeze: {type(array)}.") def expand_dims(array, axis): """ Framework-agnostic version of numpy.expand_dims that will work on torch/TensorFlow/Jax tensors as well as NumPy arrays. """ if is_numpy_array(array): return np.expand_dims(array, axis) elif is_torch_tensor(array): return array.unsqueeze(dim=axis) elif is_tf_tensor(array): import tensorflow as tf return tf.expand_dims(array, axis=axis) elif is_jax_tensor(array): import jax.numpy as jnp return jnp.expand_dims(array, axis=axis) else: raise ValueError(f"Type not supported for expand_dims: {type(array)}.") def tensor_size(array): """ Framework-agnostic version of numpy.size that will work on torch/TensorFlow/Jax tensors as well as NumPy arrays. """ if is_numpy_array(array): return np.size(array) elif is_torch_tensor(array): return array.numel() elif is_tf_tensor(array): import tensorflow as tf return tf.size(array) elif is_jax_tensor(array): return array.size else: raise ValueError(f"Type not supported for tensor_size: {type(array)}.") def infer_framework(model_class): """ Infers the framework of a given model without using isinstance(), because we cannot guarantee that the relevant classes are imported or available. """ for base_class in inspect.getmro(model_class): module = base_class.__module__ name = base_class.__name__ if module.startswith("tensorflow") or module.startswith("keras") or name == "TFPreTrainedModel": return "tf" elif module.startswith("torch") or name == "PreTrainedModel": return "pt" elif module.startswith("flax") or module.startswith("jax") or name == "FlaxPreTrainedModel": return "flax" else: raise TypeError(f"Could not infer framework from class {model_class}.") def torch_int(x): """ Casts an input to a torch int64 tensor if we are in a tracing context, otherwise to a Python int. """ if not is_torch_available(): return int(x) import torch return x.to(torch.int64) if torch.jit.is_tracing() and isinstance(x, torch.Tensor) else int(x) def torch_float(x): """ Casts an input to a torch float32 tensor if we are in a tracing context, otherwise to a Python float. """ if not is_torch_available(): return int(x) import torch return x.to(torch.float32) if torch.jit.is_tracing() and isinstance(x, torch.Tensor) else int(x) def filter_out_non_signature_kwargs(extra: Optional[list] = None): """ Decorator to filter out named arguments that are not in the function signature. This decorator ensures that only the keyword arguments that match the function's signature, or are specified in the extra list, are passed to the function. Any additional keyword arguments are filtered out and a warning is issued. Parameters: extra (Optional[list], *optional*): A list of extra keyword argument names that are allowed even if they are not in the function's signature. Returns: Callable: A decorator that wraps the function and filters out invalid keyword arguments. Example usage: python @filter_out_non_signature_kwargs(extra=["allowed_extra_arg"]) def my_function(arg1, arg2, **kwargs): print(arg1, arg2, kwargs) my_function(arg1=1, arg2=2, allowed_extra_arg=3, invalid_arg=4) # This will print: 1 2 {"allowed_extra_arg": 3} # And issue a warning: "The following named arguments are not valid for my_function and were ignored: 'invalid_arg'" """ extra = extra or [] extra_params_to_pass = set(extra) def decorator(func): sig = inspect.signature(func) function_named_args = set(sig.parameters.keys()) valid_kwargs_to_pass = function_named_args.union(extra_params_to_pass) # Required for better warning message is_instance_method = "self" in function_named_args is_class_method = "cls" in function_named_args # Mark function as decorated func._filter_out_non_signature_kwargs = True @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): valid_kwargs = {} invalid_kwargs = {} for k, v in kwargs.items(): if k in valid_kwargs_to_pass: valid_kwargs[k] = v else: invalid_kwargs[k] = v if invalid_kwargs: invalid_kwargs_names = [f"'{k}'" for k in invalid_kwargs] invalid_kwargs_names = ", ".join(invalid_kwargs_names) # Get the class name for better warning message if is_instance_method: cls_prefix = args[0].__class__.__name__ + "." elif is_class_method: cls_prefix = args[0].__name__ + "." else: cls_prefix = "" warnings.warn( f"The following named arguments are not valid for {cls_prefix}{func.__name__}" f" and were ignored: {invalid_kwargs_names}", UserWarning, stacklevel=2, ) return func(*args, **valid_kwargs) return wrapper return decorator class TransformersKwargs(TypedDict, total=False): """ Keyword arguments to be passed to the loss function Attributes: num_items_in_batch (Optional[torch.Tensor], *optional*): Number of items in the batch. It is recommended to pass it when you are doing gradient accumulation. output_hidden_states (Optional[bool], *optional*): Most of the models support outputing all hidden states computed during the forward pass. output_attentions (Optional[bool], *optional*): Turn this on to return the intermediary attention scores. output_router_logits (Optional[bool], *optional*): For MoE models, this allows returning the router logits to compute the loss. cumulative_seqlens_q (torch.LongTensor, *optional*) Gets cumulative sequence length for query state. cumulative_seqlens_k (torch.LongTensor, *optional*) Gets cumulative sequence length for key state. max_length_q (int, *optional*): Maximum sequence length for query state. max_length_k (int, *optional*): Maximum sequence length for key state. """ num_items_in_batch: Optional["torch.Tensor"] output_hidden_states: Optional[bool] output_attentions: Optional[bool] output_router_logits: Optional[bool] cumulative_seqlens_q: Optional["torch.LongTensor"] cumulative_seqlens_k: Optional["torch.LongTensor"] max_length_q: Optional[int] max_length_k: Optional[int] def is_timm_config_dict(config_dict: dict[str, Any]) -> bool: """Checks whether a config dict is a timm config dict.""" return "pretrained_cfg" in config_dict def is_timm_local_checkpoint(pretrained_model_path: str) -> bool: """ Checks whether a checkpoint is a timm model checkpoint. """ if pretrained_model_path is None: return False # in case it's Path, not str pretrained_model_path = str(pretrained_model_path) is_file = os.path.isfile(pretrained_model_path) is_dir = os.path.isdir(pretrained_model_path) # pretrained_model_path is a file if is_file and pretrained_model_path.endswith(".json"): with open(pretrained_model_path) as f: config_dict = json.load(f) return is_timm_config_dict(config_dict) # pretrained_model_path is a directory with a config.json if is_dir and os.path.exists(os.path.join(pretrained_model_path, "config.json")): with open(os.path.join(pretrained_model_path, "config.json")) as f: config_dict = json.load(f) return is_timm_config_dict(config_dict) return False def set_attribute_for_modules(module: "torch.nn.Module", key: str, value: Any): """ Set a value to a module and all submodules. """ setattr(module, key, value) for submodule in module.children(): set_attribute_for_modules(submodule, key, value) def del_attribute_from_modules(module: "torch.nn.Module", key: str): """ Delete a value from a module and all submodules. """ # because we might remove it previously in case it's a shared module, e.g. activation function if hasattr(module, key): delattr(module, key) for submodule in module.children(): del_attribute_from_modules(submodule, key) def can_return_tuple(func): """ Decorator to wrap model method, to call output.to_tuple() if return_dict=False passed as a kwarg or use_return_dict=False is set in the config. Note: output.to_tuple() convert output to tuple skipping all None values. """ @wraps(func) def wrapper(self, *args, **kwargs): return_dict = self.config.return_dict if hasattr(self, "config") else True return_dict_passed = kwargs.pop("return_dict", return_dict) if return_dict_passed is not None: return_dict = return_dict_passed output = func(self, *args, **kwargs) if not return_dict and not isinstance(output, tuple): output = output.to_tuple() return output return wrapper # if is_torch_available(): # @torch._dynamo.disable @dataclass @requires(backends=("torch",)) class OutputRecorder: """ Configuration for recording outputs from a model via hooks. Attributes: target_class (Type): The class (e.g., nn.Module) to which the hook will be attached. index (Optional[int]): If the output is a tuple/list, optionally record only at a specific index. layer_name (Optional[str]): Name of the submodule to target (if needed), e.g., "transformer.layer.3.attn". class_name (Optional[str]): Name of the class to which the hook will be attached. Could be the suffix of class name in some cases. """ target_class: "type[torch.nn.Module]" index: Optional[int] = 0 layer_name: Optional[str] = None class_name: Optional[str] = None def check_model_inputs(func): """ Decorator to intercept specific layer outputs without using hooks. Compatible with torch.compile (Dynamo tracing). """ @wraps(func) def wrapper(self, *args, **kwargs): use_cache = kwargs.get("use_cache") if use_cache is None: use_cache = getattr(self.config, "use_cache", False) return_dict = kwargs.pop("return_dict", None) if return_dict is None: return_dict = getattr(self.config, "return_dict", True) if getattr(self, "gradient_checkpointing", False) and self.training and use_cache: logger.warning_once( "use_cache=True is incompatible with gradient checkpointing. Setting use_cache=False." ) use_cache = False kwargs["use_cache"] = use_cache all_args = kwargs.copy() if "kwargs" in all_args: for k, v in all_args["kwargs"].items(): all_args[k] = v capture_flags = _CAN_RECORD_REGISTRY.get(str(self.__class__), {}) # there is a weak ref for executorch recordable_keys = { f"output_{k}": all_args.get( f"output_{k}", getattr( self.config, f"output_{k}", all_args.get("output_attentions", getattr(self.config, "output_attentions", False)), ), ) for k in capture_flags } collected_outputs = defaultdict(tuple) monkey_patched_layers = [] def make_capture_wrapper(module, orig_forward, key, index): @wraps(orig_forward) def wrapped_forward(*args, **kwargs): if key == "hidden_states" and len(collected_outputs[key]) == 0: collected_outputs[key] += (args[0],) if kwargs.get("debug_io", False): with model_addition_debugger_context( module, kwargs.get("debug_io_dir", "~/model_debug"), kwargs.get("prune_layers") ): output = orig_forward(*args, **kwargs) else: output = orig_forward(*args, **kwargs) if not isinstance(output, tuple): collected_outputs[key] += (output,) elif output[index] is not None: if key not in collected_outputs: collected_outputs[key] = (output[index],) else: collected_outputs[key] += (output[index],) return output return wrapped_forward if any(recordable_keys.values()): capture_tasks = [] for key, layer_specs in capture_flags.items(): if not recordable_keys.get(f"output_{key}", False): continue if not isinstance(layer_specs, list): layer_specs = [layer_specs] for specs in layer_specs: if not isinstance(specs, OutputRecorder): index = 0 if "hidden_states" in key else 1 class_name = None if not isinstance(specs, str) else specs target_class = specs if not isinstance(specs, str) else None specs = OutputRecorder(target_class=target_class, index=index, class_name=class_name) capture_tasks.append((key, specs)) for name, module in self.named_modules(): for key, specs in capture_tasks: # The second check is for multimodals where only backbone layer suffix is available if (specs.target_class is not None and isinstance(module, specs.target_class)) or ( specs.class_name is not None and name.endswith(specs.class_name) ): if specs.layer_name is not None and specs.layer_name not in name: continue # Monkey patch forward original_forward = module.forward module.forward = make_capture_wrapper(module, original_forward, key, specs.index) monkey_patched_layers.append((module, original_forward)) outputs = func(self, *args, **kwargs) # Restore original forward methods for module, original_forward in monkey_patched_layers: module.forward = original_forward # Inject collected outputs into model output for key in collected_outputs: if key == "hidden_states": collected_outputs[key] = collected_outputs[key][:-1] if hasattr(outputs, "vision_hidden_states"): collected_outputs[key] += (outputs.vision_hidden_states,) elif hasattr(outputs, "last_hidden_state"): collected_outputs[key] += (outputs.last_hidden_state,) outputs[key] = collected_outputs[key] elif key == "attentions": if isinstance(capture_flags[key], list) and len(capture_flags[key]) == 2: outputs[key] = collected_outputs[key][0::2] outputs["cross_" + key] = collected_outputs[key][1::2] else: outputs[key] = collected_outputs[key] else: outputs[key] = collected_outputs[key] if return_dict is False: outputs = outputs.to_tuple() return outputs return wrapper class GeneralInterface(MutableMapping): """ Dict-like object keeping track of a class-wide mapping, as well as a local one. 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""" # Class instance object, so that a call to register can be reflected into all other files correctly, even if # a new instance is created (in order to locally override a given function) _global_mapping = {} def __init__(self): self._local_mapping = {} def __getitem__(self, key): # First check if instance has a local override if key in self._local_mapping: return self._local_mapping[key] return self._global_mapping[key] def __setitem__(self, key, value): # Allow local update of the default functions without impacting other instances self._local_mapping.update({key: value}) def __delitem__(self, key): del self._local_mapping[key] def __iter__(self): # Ensure we use all keys, with the overwritten ones on top return iter({**self._global_mapping, **self._local_mapping}) def __len__(self): return len(self._global_mapping.keys() | self._local_mapping.keys()) @classmethod def register(cls, key: str, value: Callable): cls._global_mapping.update({key: value}) def valid_keys(self) -> list[str]: return list(self.keys())

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Python实现Couchbase大规模数据复制技术

标题中提到的技术“couchbase-massive-replication”是一种针对Couchbase数据库的开源Python开发工具，专门用于高效地实现跨集群的大量存储桶和索引的复制。Couchbase是一个高性能、可扩展、容错的NoSQL文档数据库，它支持同步分布式复制（XDCR），能够实现跨地域的数据复制。 描述部分详细阐述了该技术的主要用途和优势。它解决了一个常见问题：在进行XDCR复制时，迁移大量存储桶可能会遇到需要手动检查并迁移缺失存储桶的繁琐步骤。Couchbase-massive-replication技术则允许用户在源和目标集群之间无需进行存储桶配置，简化了迁移过程。开发者可以通过简单的curl请求，向集群发送命令，从而实现大规模存储桶的自动化迁移。 此外，为了帮助用户更容易部署和使用该技术，项目提供了一个Dockerfile，允许用户通过Docker容器来运行程序。Docker是一种流行的容器化平台，可以将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，便于部署和扩展。用户只需执行几个Docker命令，即可快速启动一个名为“cbmigrator”的容器，版本为0.1。启动容器后，可以通过发送简单的POST请求来操作迁移任务。 项目中还提到了Docker Hub，这是一个公共的Docker镜像注册中心，用户可以在其中找到并拉取其他用户分享的镜像，其中就包括了“cbmigrator”镜像，即demir94/cbmigrator:0.1。这大大降低了部署和使用该技术的门槛。 根据标签“Python”，我们可以推断出该项目是使用Python开发的。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。该项目中Python的使用意味着用户可能需要具备一定的Python基础知识，以便对项目进行定制或故障排除。Python的动态类型系统和解释执行机制，使得开发过程中可以快速迭代和测试。 最后，从提供的压缩包子文件的文件名称列表“couchbase-massive-replication-main”来看，该项目的源代码文件夹可能遵循了通用的开源项目结构，其中“main”文件夹通常包含了项目的主要代码和入口文件。用户在获取项目后，可以在这个文件夹中找到相关的代码文件，包括配置文件、数据库模型、业务逻辑实现以及API接口等。 综合来看，这个项目涉及的技术点包括： - Couchbase数据库：一种文档数据库，广泛用于构建可扩展的应用程序。 - XDCR（Cross-Datacenter Replication）：Couchbase提供的跨数据中心数据复制机制，实现数据的无缝迁移和灾难恢复。 - Python编程语言：用来开发该项目的高级编程语言，以其易读性和简洁的语法著称。 - Docker容器化技术：用于打包、分发和运行应用程序的平台，提供了一种便捷的部署方式。 - Docker Hub：一个存放和分享Docker镜像的平台，可以简化镜像的查找、下载和管理过程。 这个项目对于需要在多个Couchbase集群间迁移大量数据的开发者和运维人员来说是一个宝贵的资源，因为它大大简化了存储桶迁移的过程，并提高了操作的便利性和效率。
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【MATLAB电机性能评估案例】：仿真环境下的深度研究

# 1. MATLAB在电机性能评估中的应用概述 电机作为现代工业中不可或缺的电力传动设备，其性能优劣直接影响整个系统的可靠性和效率。在众多的电机性能评估工具中，MATLAB凭借其强大的数值计算能力和丰富的工具箱资源，成为该领域研究和工程实践中的有力工具。本章将对MATLAB在电机性能评估中的应用进行概述，并介绍其在电机仿真、故障诊断和性能优化等方面的具体应用前景和价值。MA
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专业版立创EDA怎么画板子边框圆角

<think>嗯，用户问的是如何在专业版立创EDA中画板子的圆角边框。首先，我得回忆一下立创EDA的功能布局。专业版和标准版可能有些不同，所以得确认步骤是否正确。 首先，用户可能需要知道如何进入板子边框的编辑模式。通常，这类操作是在PCB设计界面里进行的。所以第一步应该是打开或创建一个PCB文件。然后，找到板子边框的选项，可能在“设计”或者“工具”菜单下，或者有专门的边框层，比如Board Outline层。需要确认专业版的具体位置，可能在顶部工具栏或右键菜单里。 接下来，用户需要绘制一个矩形作为基础边框。这里可能需要使用绘制矩形工具，然后调整大小到所需的板子尺寸。但问题是如何将矩形的四个
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自动化部署XMRig矿工的安装脚本

标题中的“xmrig-autoinstall:XMRig安装脚本”指明了该文档涉及的主题是XMRig这款软件的自动化安装过程。XMRig是一个流行的开源加密货币挖矿软件，主要用于挖掘Monero（XMR）以及其他基于CryptoNote协议的加密货币。脚本安装是为了简化部署过程，自动执行一系列命令来配置和启动挖矿服务。 描述中提到的脚本将自动安装XMRig作为一个服务，并且能够日志记录启动该服务。在Linux环境下，将软件作为服务运行通常意味着该软件将会随系统启动而自动启动，并且可以在后台稳定运行。脚本还提到了日志监视命令“tail -f /var/log/xmrig.log”，这是一个常用的Linux命令，用于实时查看文件的更新，特别是监控日志文件。 此外，描述中还提及了脚本允许用户修改GIT_SRC_URL以适应不同版本的XMRig。这表明安装脚本设计有一定的灵活性，可以根据需要调整源码地址来安装不同版本的XMRig。 描述还强调了该脚本最初是为HiveOS系统编写的，HiveOS是一个专门针对挖矿优化的操作系统。脚本能够处理操作系统更新时覆盖或卸载XMRig的情况，而自动化的安装脚本可以快速重新安装，节省重复的手动操作时间。 在描述中提到的“特征”部分，说明了脚本的几个核心功能：自动构建XMRig（MoneroOcean版本）、自动创建XMRig服务、在系统启动时自动启动XMRig服务，以及启动NTP和Logro。NTP代表网络时间协议（Network Time Protocol），用于同步计算机时钟。Logro可能是一个拼写错误，应该指的是Logrotate，它是Linux系统中用于管理日志文件的工具。 脚本的标签是“Shell”，这意味着脚本很可能是用Shell脚本语言编写的。Shell脚本广泛用于Linux和Unix系统中，适合用于自动化系统管理任务。 最后，提到的“压缩包子文件的文件名称列表”中包含了一个名为“xmrig-autoinstall-main”的文件。这应该是脚本的主要文件，包含了安装XMRig所需的核心代码。使用“main”作为文件名，表明这可能是脚本的主入口文件，或者包含了主执行逻辑。 综上所述，这份文件描述了一个自动化安装XMRig的Shell脚本，其设计目的是为了让用户能够更简单、快速地在支持Shell脚本的系统上部署XMRig挖矿软件，无需手动执行一系列复杂的安装和配置步骤。通过这个脚本，用户可以将XMRig安装为一个随系统启动的服务，并通过日志来监控挖矿过程，也可以根据需要调整源码地址来适应不同的XMRig版本。
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MATLAB高级电机建模技巧：S函数与动态系统分析的完美结合

# 1. MATLAB高级电机建模概述 电机作为现代工业和日常生活中不可