(swin1) C:\Users\CD\apex>pip install -v --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" --config-settings "--build-option=--cuda_ext" . Using pip 24.2 from D:\Anaconda3\envs\swin1\lib\site-packages\pip (python 3.8) Processing c:\users\cd\apex Running command Preparing metadata (pyproject.toml) torch.__version__ = 1.5.0+cu92 running dist_info creating C:\Users\CD\AppData\Local\Temp\pip-modern-metadata-1tgq6phy\apex.egg-info writing C:\Users\CD\AppData\Local\Temp\pip-modern-metadata-1tgq6phy\apex.egg-info\PKG-INFO writing dependency_links to C:\Users\CD\AppData\Local\Temp\pip-modern-metadata-1tgq6phy\apex.egg-info\dependency_links.txt writing top-level names to C:\Users\CD\AppData\Local\Temp\pip-modern-metadata-1tgq6phy\apex.egg-info\top_level.txt writing manifest file 'C:\Users\CD\AppData\Local\Temp\pip-modern-metadata-1tgq6phy\apex.egg-info\SOURCES.txt' reading manifest file 'C:\Users\CD\AppData\Local\Temp\pip-modern-metadata-1tgq6phy\apex.egg-info\SOURCES.txt' adding license file 'LICENSE' writing manifest file 'C:\Users\CD\AppData\Local\Temp\pip-modern-metadata-1tgq6phy\apex.egg-info\SOURCES.txt' creating 'C:\Users\CD\AppData\Local\Temp\pip-modern-metadata-1tgq6phy\apex-0.1.dist-info' <string>:67: UserWarning: Option --pyprof not specified. Not installing PyProf dependencies! Preparing metadata (pyproject.toml) ... done Building wheels for collected packages: apex Running command Building wheel for apex (pyproject.toml) <string>:67: UserWarning: Option --pyprof not specified. Not installing PyProf dependencies! torch.__version__ = 1.5.0+cu92 Compiling cuda extensions with nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022 Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89 Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0 from C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8/bin Traceback (most recent call

时间: 2025-07-16 20:13:25 AIGC 浏览: 37
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在安装Apex时遇到的问题，他们的环境是torch 1.5.0+cu92和CUDA 11.8。首先，我应该确认一下用户的环境是否存在版本不兼容的问题。 首先，用户提到的PyTorch版本是1.5.0，但CUDA版本是11.8。这看起来可能有问题，因为PyTorch的每个版本通常只支持特定的CUDA版本。比如，根据引用[1]和[2]，PyTorch 2.0之后的版本可能需要CUDA 11.8，但PyTorch 1.5.0可能不支持CUDA 11.8。比如，PyTorch 1.5.0对应的CUDA版本可能是10.2或者更低，而用户现在使用的是CUDA 11.8，这可能导致不兼容。所以，这可能是一个关键问题，导致Apex安装失败。 接下来，Apex本身可能对PyTorch和CUDA的版本有要求。如果用户的PyTorch和CUDA版本不匹配，或者Apex不支持这个组合，就会导致编译错误。比如，Apex可能尚未适配CUDA 11.8和PyTorch 1.5的组合。这时候可能需要用户升级PyTorch到更高版本，或者降级CUDA到PyTorch 1.5支持的版本。 另外，用户可能没有正确安装CUDA工具包，比如缺少nvcc或者相关的开发库。CUDA 11.8需要正确安装并配置环境变量，比如PATH和LD_LIBRARY_PATH。用户可以通过运行nvcc --version来检查CUDA是否正确安装。 安装Apex通常有两种方法：通过源码编译或者使用预编译的版本。如果用户使用源码安装，可能需要安装正确的依赖项，比如setuptools、C++编译工具链等。此外，用户可能需要指定正确的PyTorch路径和CUDA路径，例如设置TORCH_CUDA_ARCH_LIST以匹配GPU的计算能力。 可能的解决方案包括： 1. 检查PyTorch与CUDA版本是否匹配，并升级PyTorch到支持CUDA 11.8的版本。例如，根据引用[2]，用户安装了torch==2.3.0，对应CUDA 11.8。建议用户升级PyTorch到与CUDA 11.8兼容的版本，比如2.0及以上，这可能解决兼容性问题。 2. 使用正确的命令安装Apex，可能需要从源码编译并指定CUDA和PyTorch的路径。例如，使用git clone下载Apex源码，然后运行安装命令，并确保环境变量正确。 3. 如果用户必须使用PyTorch 1.5.0，可能需要降级CUDA到支持的版本，如CUDA 10.2，但这样会与当前的CUDA 11.8冲突，可能需要重新配置环境。 此外，用户可能需要安装相关的开发工具，如gcc、make、cmake等，以及正确版本的C++编译器。在编译Apex时，可能还需要设置环境变量，如MAX_JOBS以提高编译效率。 总结来说，用户的问题可能源于PyTorch和CUDA版本不兼容，或者Apex的安装步骤有误。建议用户首先升级PyTorch到支持CUDA 11.8的版本，然后重新尝试安装Apex。如果必须使用旧版PyTorch，可能需要调整CUDA版本或寻找其他解决方案。</think>### 分步解决方案：修复Apex在Torch 1.5.0+cu92与CUDA 11.8环境下的安装错误 #### 第一步：验证环境兼容性 当前组合存在版本冲突： 1. **PyTorch 1.5.0**官方支持的最高CUDA版本为**10.2**[^1] 2. **CUDA 11.8**需要**PyTorch ≥ 2.0**（参考引用[1]和引用[2][^2]的安装命令） $$ \text{版本约束条件: } \text{Torch 1.5.0} \nRightarrow \text{CUDA 11.8} $$ #### 第二步：推荐升级PyTorch版本 通过以下命令安装与CUDA 11.8兼容的最新PyTorch版本： ```bash pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 此组合已通过官方验证支持CUDA 11.8 #### 第三步：安装Apex 通过源码编译安装最新版Apex： ```bash git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./ ``` 编译时需注意： 1. 确保已安装**CUDA Toolkit 11.8**开发包 2. 设置GPU算力参数（例如RTX 30系需添加`TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"`） #### 第四步：验证安装 通过Python交互环境验证： ```python import torch from apex import amp print(torch.__version__) # 应显示≥2.0.0 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True ```
阅读全文

相关推荐

zip

Swin-T-使用Pytorch实现Swin-Transformer目标检测算法-优质项目实战.zip

本项目利用Pytorch框架实现了Swin-T模型，并将其应用于目标检测任务中，称之为Swin-Transformer目标检测算法。Pytorch是一个流行的深度学习框架，因其易于使用和灵活的设计而受到广泛欢迎。通过使用Pytorch，研究...
zip

基于GADF与深度学习的轴承故障诊断模型研究：Swin-CNN-GAM与Transformer的应用

内容概要：本文介绍了一种创新性的轴承故障诊断方法，该方法结合了格拉姆角场(GADF)、Swin-CNN-GAM和Transformer等先进技术。首先，通过GADF将一维振动信号转化为二维图像，然后分别用Swin-CNN-GAM和Transformer对...
zip

基于GADF与深度学习的轴承故障诊断模型研究：Swin-CNN-GAM与Transformer双模式应用

内容概要：本文介绍了一种创新性的轴承故障诊断模型，该模型结合了格拉姆角场(GADF)、Swin-CNN-GAM和Transformer技术。首先，通过GADF将一维振动信号转化为二维图像，然后分别用Swin-CNN-GAM和Transformer对这些图像...

C:\Users\CD>conda activate C:\Users\CD>conda env list # conda environments: # base * D:\Anaconda3 rcnn D:\Anaconda3\envs\rcnn swin D:\Anaconda3\envs\swin swin1 D:\Anaconda3\envs\swin1 vit D:\Anaconda3\envs\vit yolov8 D:\Anaconda3\envs\yolov8 C:\Users\CD>conda activate 为什么不能进入环境

<think>好的，我现在需要解决用户提出的关于conda activate命令无法进入指定环境的问题。首先，我得回忆一下常见的conda环境激活失败的原因以及对应的解决方案。用户已经提供了一些引用，我需要结合这些信息来组织...

(swin) PS C:\Users\HS> pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Writing to C:\Users\HS\AppData\Roaming\pip\pip.ini

<think>嗯，用户现在聚焦在CUDA安装和pip镜像配置两个具体问题上。从用户引用的内容看，ta已经收集了清华源配置指令，但需要确认环境变量缺失时的安装情况。这可能是用户在安装CUDA时遇到了"nvcccommandnotfound"这...

(swin1) C:\Users\CD\apex>git reset --hard 3fe10b5597ba14a748ebb271a6ab97c09c5701ac HEAD is now at 3fe10b5 Seryilmaz/fused dropout softmax (#985) (swin1) C:\Users\CD\apex>python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext torch.__version__ = 1.8.0+cu111 setup.py:67: UserWarning: Option --pyprof not specified. Not installing PyProf dependencies! warnings.warn("Option --pyprof not specified. Not installing PyProf dependencies!") Compiling cuda extensions with nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022 Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89 Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0 from C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8/bin Traceback (most recent call last): File "setup.py", line 171, in <module> check_cuda_torch_binary_vs_bare_metal(torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME) File "setup.py", line 102, in check_cuda_torch_binary_vs_bare_metal raise RuntimeError("Cuda extensions are being compiled with a version of Cuda that does " + RuntimeError: Cuda extensions are being compiled with a version of Cuda that does not match the version used to compile Pytorch binaries. Pytorch binaries were compiled with Cuda 11.1. In some cases, a minor-version mismatch will not cause later errors: https://github.com/NVIDIA/apex/pull/323#discussion_r287021798. You can try commenting out this check (at your own risk).

pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" . --- #### **验证修复** 1. 执行以下Python代码检查CUDA版本一致性： python import torch print(torch....

(swin) C:\Users\CD>pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.5.0 (from versions: 1.7.0, 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1, 1.10.2) ERROR: No matching distribution found for torch==1.5.0 (swin) C:\Users\CD>conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -c pytorch Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - torchvision==0.6.0 Current channels: - https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64 - https://conda.anaconda.org/pytorch/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.

<think>好的，用户想要在Windows系统上安装PyTorch 1.5.0和torchvision 0.6.0，并且需要知道pip和conda的安装方法，以及如何利用镜像源加速。首先，我得回忆一下PyTorch的版本对应关系，确保这两个版本是兼容的。...

Traceback (most recent call last): File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 179, in <module> main() File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 168, in main train_detector( File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\mmdet\apis\train.py", line 84, in train_detector model, optimizer = apex.amp.initialize( AttributeError: module 'apex' has no attribute 'amp'

可以使用 pip install apex 命令进行安装，也可以从源代码进行安装。 2. 确认您使用的 Apex 版本与您的代码兼容。可以在代码中查看使用的 Apex 版本，或者查看 Apex 文档中的版本兼容性信息。 3. 如果以上两步都...

Traceback (most recent call last): File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 179, in <module> main() File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 168, in main train_detector( File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\mmdet\apis\train.py", line 84, in train_detector model, optimizer = torch.amp.initialize( AttributeError: module 'torch' has no attribute 'amp'

这个错误提示表明你的代码调用了torch库中不存在的amp属性。amp是PyTorch 1.6及以上版本中的一项功能，用于混合精度训练。请检查你的PyTorch版本，确认你的PyTorch版本是否高于1.6。如果你的PyTorch版本过低，可以...

我想在windows上运行GeMap，在“g. Install mmdet3d and GKT”遇到了上文提到的问题，我应该如何解决?其安装教程如下： Step-by-step installation instructions Following THIS DOC a. Create a conda virtual environment and activate it. conda create -n gemap python=3.8 -y conda activate gemap b. Install PyTorch and torchvision following the official instructions. pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html c. Install gcc>=5 in conda env (optional). conda install -c omgarcia gcc-5 # gcc-6.2 c. Install mmcv-full. pip install mmcv-full==1.4.0 # pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html d. Install mmdet and mmseg. pip install mmdet==2.14.0 pip install mmsegmentation==0.14.1 e. Install timm. pip install timm f. Clone GeMap. git clone https://github.com/cnzzx/GeMap g. Install mmdet3d and GKT cd /path/to/GeMap/mmdetection3d python setup.py develop cd /path/to/GeMap/projects/mmdet3d_plugin/gemap/modules/ops/geometric_kernel_attn python setup.py build install h. Install other requirements. cd /path/to/GeMap pip install -r requirement.txt i. Prepare pretrained models. cd /path/to/GeMap mkdir ckpts # download ResNet weights cd ckpts wget https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth For Swin-Transformer-Tiny and VoVNet-V2-99, you can download corresponding weights from the official github: Swin-Transformer pretrained on ImageNet VoVNet-V2-99 pretrained on ImageNet VoVNet-V2-99 (DD3D) pretrained on DDAD15M

pip install -v -e . # 可添加--no-cache-dir避免缓存冲突 ### 3. 解决GKT安装问题 bash # 安装依赖库 pip install numba==0.56.4 pyyaml==6.0 scikit-learn==1.0.2 # 特殊处理可能冲突的库 pip ...

(swin) PS C:\Users\CD> conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch Channels: - pytorch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - defaults Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cudatoolkit=11.1 Current channels: - https://conda.anaconda.org/pytorch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - defaults To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.

### **步骤1：确认安装命令的正确性** 使用官方推荐的完整命令格式，**必须添加-c pytorch指定官方频道**： bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge ...

2025-05-30 12:09:37,743 - mmseg - INFO - workflow: [('train', 1)], max: 100 epochs 2025-05-30 12:09:37,743 - mmseg - INFO - Checkpoints will be saved to E:\ztz\沈阳模型\test by HardDiskBackend. C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn( C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:\Install\Pycharm_community\PyCharm Community Edition 2024.1\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1535, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "E:\Install\Pycharm_community\PyCharm Community Edition 2024.1\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\tools\train.py", line 247, in <module> main() File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\tools\train.py", line 236, in main train_segmentor( File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\apis\train.py", line 194, in train_segmentor runner.run(data_loaders, cfg.workflow) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\runner\epoch_based_runner.py", line 136, in run epoch_runner(data_loaders[i], **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\runner\epoch_based_runner.py", line 53, in train self.run_iter(data_batch, train_mode=True, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\runner\epoch_based_runner.py", line 31, in run_iter outputs = self.model.train_step(data_batch, self.optimizer, File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\parallel\data_parallel.py", line 77, in train_step return self.module.train_step(*inputs[0], **kwargs[0]) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\segmentors\base.py", line 138, in train_step losses = self(**data_batch) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\runner\fp16_utils.py", line 119, in new_func return old_func(*args, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\segmentors\base.py", line 108, in forward return self.forward_train(img, img_metas, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\segmentors\encoder_decoder.py", line 140, in forward_train x = self.extract_feat(img) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\segmentors\encoder_decoder.py", line 66, in extract_feat x = self.backbone(img) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\backbones\conv_swin.py", line 46, in forward convnext_features = self.convnext(x) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\backbones\ConvNeXt.py", line 91, in forward x = self.downsample_layers[i](x) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 139, in forward input = module(input) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\backbones\ConvNeXt.py", line 34, in forward x = self.norm(x) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\normalization.py", line 189, in forward return F.layer_norm( File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2503, in layer_norm return torch.layer_norm(input, normalized_shape, weight, bias, eps, torch.backends.cudnn.enabled) RuntimeError: Given normalized_shape=[96], expected input with shape [*, 96], but got input of size[2, 512, 512, 3] python-BaseException

# 方案1：调整输入形状为通道优先 x = x.permute(0, 3, 1, 2) # 转换为 [2, 3, 512, 512] layer_norm = nn.LayerNorm(3) # 归一化通道维度 output = layer_norm(x) # 输出形状 [2, 3, 512, 512] # 方案2：通过卷积...

File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 254, in <module> main(opt) File "F:/Swins-Transformer/Swin-Transformer-3/pytorch_classification/swin_transformer/train.py", line 106, in main weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 加载模型的预训练权重 KeyError: 'model'怎么解决

这个错误通常是因为你尝试从一个不包含 "model" 键的字典中加载模型权重，而 "model" 键是在保存模型权重时使用的键。你需要检查你的模型权重文件，确保它是正确保存的，并且包含 "model" 键。 ...

2025-05-30 12:30:45,157 - mmseg - INFO - Checkpoints will be saved to E:\ztz\沈阳模型\test by HardDiskBackend. C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn( C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\tools\train.py", line 247, in <module> main() File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\tools\train.py", line 236, in main train_segmentor( File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\apis\train.py", line 194, in train_segmentor runner.run(data_loaders, cfg.workflow) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\runner\epoch_based_runner.py", line 136, in run epoch_runner(data_loaders[i], **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\runner\epoch_based_runner.py", line 53, in train self.run_iter(data_batch, train_mode=True, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\runner\epoch_based_runner.py", line 31, in run_iter outputs = self.model.train_step(data_batch, self.optimizer, File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\parallel\data_parallel.py", line 77, in train_step return self.module.train_step(*inputs[0], **kwargs[0]) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\segmentors\base.py", line 138, in train_step losses = self(**data_batch) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\mmcv\runner\fp16_utils.py", line 119, in new_func return old_func(*args, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\segmentors\base.py", line 108, in forward return self.forward_train(img, img_metas, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\segmentors\encoder_decoder.py", line 140, in forward_train x = self.extract_feat(img) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\segmentors\encoder_decoder.py", line 66, in extract_feat x = self.backbone(img) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\backbones\conv_swin.py", line 44, in forward convnext_features = self.convnext(x) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\backbones\ConvNeXt.py", line 91, in forward x = self.downsample_layers[i](x) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 139, in forward input = module(input) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\Pycharm_Project\mmsegmentation-0.30.0\mmseg\models\backbones\ConvNeXt.py", line 34, in forward x = self.norm(x) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\modules\normalization.py", line 189, in forward return F.layer_norm( File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\mmseg\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2503, in layer_norm return torch.layer_norm(input, normalized_shape, weight, bias, eps, torch.backends.cudnn.enabled) RuntimeError: Given normalized_shape=[96], expected input with shape [*, 96], but got input of size[2, 512, 512, 3]

# 方案1：调整输入维度顺序 x = torch.randn(2, 512, 512, 3) # 原始输入形状 x = x.permute(0, 3, 1, 2) # 转换为 [2, 3, 512, 512] layer_norm = nn.LayerNorm(3) # 正确匹配通道维度 output = layer_norm(x) # ...

NUM_GPUS: 1 NUM_SHARDS: 1 OUTPUT_DIR: "" RUN_N_TIMES: 1 MODEL: TRANSFER_TYPE: "prompt" TYPE: "swin" LINEAR: MLP_SIZES: [] SOLVER: SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 100 WARMUP_EPOCH: 10 TOTAL_EPOCH: 100 DATA: NAME: "" NUMBER_CLASSES: -1 DATAPATH: "" FEATURE: "sup_vitb16_224" BATCH_SIZE: 128

这是一个配置文件，描述了一个机器学习模型的参数...这个配置文件中的模型是一个 Swin Transformer 模型，使用了 Softmax 损失函数，采用了 SGD 优化器，学习率采用 Cosine 调度器，数据集名称和数据路径等信息未指定。

pip install swin-transformer为什么一直安装失败

如果 pip install swin-transformer 安装失败，可能有以下几个原因： 1. 网络连接问题：请确保你的网络连接正常，能够访问互联网。你可以尝试使用其他网络或者使用代理来安装。 2. pip版本问题：检查你的pip版本...

Traceback (most recent call last): File "D:\大气专业课学习\PINN\罗老师布置的小项目\Swin-Transformer-main\main.py", line 23, in <module> from config import get_config File "D:\大气专业课学习\PINN\罗老师布置的小项目\Swin-Transformer-main\config.py", line 78, in <module> _C.MODEL.SWIN.QK_SCALE = None File "D:\Anaconda\lib\site-packages\yacs\config.py", line 158, in __setattr__ type(value), name, _VALID_TYPES File "D:\Anaconda\lib\site-packages\yacs\config.py", line 521, in _assert_with_logging assert cond, msg AssertionError: Invalid type <class 'NoneType'> for key QK_SCALE; valid types = {<class 'float'>, <class 'tuple'>, <class 'str'>, <class 'list'>, <class 'bool'>, <class 'int'>}

这个错误是由于在配置文件中的QK_... SWIN: QK_SCALE: 0.5 或者，你可以将其设置为一个元组： yaml MODEL: SWIN: QK_SCALE: (0.8, 0.6) 根据你的具体需求，选择适合的类型和值来修复这个错误即可。

usage: train_bedsrnet.py [-h] [--resume] [--use_wandb] [--debug] [--seed SEED] config train_bedsrnet.py: error: the following arguments are required: config

<think>嗯，用户遇到了运行train_bedsrnet.py时缺少必要参数config的错误。我需要先分析这个问题可能的原因。根据用户提供的引用内容，尤其是引用[1]中提到的类似错误，问题可能出在命令行参数解析部分。首先，用户...
-

Swin Transformer：解读Transformer的Masked Self-Attention

# 1. Transformer模型简介 Transformer模型是深度学习领域中一种非常成功的架构，它在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域取得了巨大的成功。本章将介绍传统Transformer模型的结构和在NLP领域的应用。 ## 1.1 ...

为什么我跑的时候回下载模型，我自己已经有了预训练模型：Building dataset: NuScenesDataset 2025-07-25 22:43:46,617 - mmdet - INFO - load checkpoint from http path: https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth Downloading: "https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth" to /home/huxin/.cache/torch/hub/checkpoints/swin_tiny_patch4_window7_224.pth 0% 208k/109M [01:23<9:57:22, 3.18kB/s]

<think>我们正在分析用户的问题：用户在使用torchpack dist-run执行mmdetection测试时，即使指定了本地预训练模型路径（pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth），程序仍然尝试从GitHub下载Swin Transformer模型...
jar

indispensable-josef-linuxarm64-3.15.2-javadoc.jar

indispensable-josef-linuxarm64-3.15.2-javadoc.jar

大家在看

recommend-type

FastReport报表格式FRX文件转Fr3文件

FastReport报表格式FRX文件转Fr3文件
recommend-type

Excel模板企业付款申请单支付申请单模板.zip

Excel模板企业付款申请单支付申请单模板.zip
recommend-type

matlab的欧拉方法代码-BEM_flow_simulation:计算流体力学：使用边界元方法模拟障碍物周围/附近的流动

matlab的欧拉方法代码BEM_flow_simulation MATLAB上的计算流体力学： 目的是使用边界元素方法模拟任何障碍物附近或周围的任何形式的流动 使用BEM绕圆柱障碍物和接近均匀战争的潜在流动 非粘性势流的假设适用于导航斯托克斯方程（Euler方程），使用边界元方法，该代码模拟了在均匀垂直壁附近的尺寸稳定的圆柱障碍物周围的流动。 该系统不受其他方向的限制。 该代码是流体力学硕士1实习的主题，并且作为大型项目的第一块砖，该项目用于模拟复杂非均匀障碍物周围的粘性流动，因此可以自由继续。 类“ pot_flow_class”模拟垂直于垂直壁（两个障碍物之间的距离为H）附近圆柱2D障碍物（无量纲半径r = 1）附近的该势流。 流速为U = 1（无量纲）。 使用边界元素方法的第二层。 这样的流动的精确解决方案的代码允许验证无垂直壁模拟。
recommend-type

DM9051软硬件开发资料包括硬件参考设计原理图PCB+软件驱动源码及文档资料.zip

DM9051软硬件开发资料包括硬件参考设计原理图PCB+软件驱动源码及文档资料,可以作为你的学习设计参考。
recommend-type

Examples.zip

KUKA.RobotSensorInterface 4.0 说明书+例程

最新推荐

recommend-type

【scratch2.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】火柴人激情格斗.zip

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。更多精品资源请访问 https://blog.csdn.net/ashyyyy/article/details/146464041 2：一套精品实用scratch2.0少儿编程游戏、动画源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！
recommend-type

Node.js构建的运动咖啡馆RESTful API介绍

标题《sportscafeold:体育咖啡馆》指出了项目名称为“体育咖啡馆”，这个名字暗示了该项目可能是一个结合了运动和休闲主题的咖啡馆相关的网络服务平台。该项目运用了多种技术栈，核心的开发语言为JavaScript，这从标签中可以得到明确的信息。 从描述中可以提取以下知识点： 1. **Node.js**：体育咖啡馆项目使用了Node.js作为服务器端运行环境。Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它能够使得JavaScript应用于服务器端开发。Node.js的事件驱动、非阻塞I/O模型使其适合处理大量并发连接，这对于RESTFUL API的构建尤为重要。 2. **Express Framework**：项目中使用了Express框架来创建RESTFUL API。Express是基于Node.js平台，快速、灵活且极简的Web应用开发框架。它提供了构建Web和移动应用的强大功能，是目前最流行的Node.js Web应用框架之一。RESTFUL API是一组遵循REST原则的应用架构，其设计宗旨是让Web服务通过HTTP协议进行通信，并且可以使用各种语言和技术实现。 3. **Mongoose ORM**：这个项目利用了Mongoose作为操作MongoDB数据库的接口。Mongoose是一个对象文档映射器(ODM)，它为Node.js提供了MongoDB数据库的驱动。通过Mongoose可以定义数据模型，进行数据库操作和查询，从而简化了对MongoDB数据库的操作。 4. **Passport.js**：项目中采用了Passport.js库来实现身份验证系统。Passport是一个灵活的Node.js身份验证中间件，它支持多种验证策略，例如用户名和密码、OAuth等。它提供了标准化的方法来为用户登录提供认证，是用户认证功能的常用解决方案。 5. **版权信息**：项目的版权声明表明了Sportscafe 2015是版权所有者，这表明项目或其相关内容最早发布于2015年或之前。这可能表明该API背后有商业实体的支持或授权使用。 从【压缩包子文件的文件名称列表】中我们可以了解到，该文件的版本控制仓库使用的是“master”分支。在Git版本控制系统中，“master”分支通常用于存放当前可部署的稳定版本代码。在“master”分支上进行的更改通常都是经过测试且准备发布到生产环境的。 综上所述，我们可以知道体育咖啡馆项目是一个利用现代JavaScript技术栈搭建的后端服务。它包含了处理HTTP请求的Express框架、连接MongoDB数据库的Mongoose库和实现用户身份验证的Passport.js中间件。该项目可用于构建提供体育信息、咖啡馆菜单信息、预约服务等的Web应用或API服务，这为体育咖啡馆的营销、用户体验和数据管理提供了可能。 考虑到文档资料的提及，该项目的安装和API文档应该包含在项目资料中，可能在项目的README文件或其他说明文档中。对于项目的使用者或者开发者而言，这部分文档非常重要，因为它们可以提供详细的信息和指导，帮助用户快速部署和使用该API。 总结来说，这是一套针对体育咖啡馆相关业务的后端解决方案，它使用了流行的开源技术栈，可以灵活地应用于体育咖啡馆的网络服务中，如信息发布、在线预约、会员管理等。
recommend-type

【LNR优化与用户体验】：一文看透互操作优化如何提升用户感知

# 摘要 LNR（邻区关系优化）是提升移动通信网络性能与用户体验的关键技术。本文系统阐述了LNR优化的基本概念、理论基础与技术实现路径，构建了包括信道质量评估、干扰建模及关键性能指标分析在内的数学模型，并探讨了参数配置、邻区管理及AI与大数据在LNR优化中的应用。通过量化用户感知指标，分析了LNR优化对视频流畅度、页面加载速度及切换性能的实际改善效果，并结合典型场景验证了其优化成效。本文进一步展望了LNR技术在5G及未来网络中的发展趋势与技术挑战。
recommend-type

Java1.8 的编程语言、使用场景、版本号、厂商、是否开源、发行日期、终止日期、可替代产品、推荐产品是什么

以下是关于 **Java 1.8** 的全面信息汇总，涵盖其编程语言特性、使用场景、版本号、厂商、是否开源、发行日期、终止支持日期、可替代产品和推荐产品。 --- ## ✅ Java 1.8 综合信息表 | 项目 | 内容 | |------|------| | **编程语言** | Java | | **版本号** | Java 1.8（也称为 Java 8） | | **厂商** | Oracle、Adoptium、Amazon（Corretto）、Azul（Zulu）、Red Hat、IBM 等 | | **是否开源** | ✅ 是（OpenJDK 1.8 是开源的，Oracle
recommend-type

Java开发的教区牧民支持系统介绍

根据给定文件信息，下面将详细阐述相关知识点： ### 标题知识点 #### catecumenus-java: 教区牧民支持系统 - **Java技术栈应用**：标题提到的“catecumenus-java”表明这是一个使用Java语言开发的系统。Java是目前最流行的编程语言之一，广泛应用于企业级应用、Web开发、移动应用等，尤其是在需要跨平台运行的应用中。Java被设计为具有尽可能少的实现依赖，所以它可以在多种处理器上运行。 - **教区牧民支持系统**：从标题来看，这个系统可能面向的是教会管理或教区管理，用来支持牧民（教会领导者或牧师）的日常管理工作。具体功能可能包括教友信息管理、教区活动安排、宗教教育资料库、财务管理、教堂资源调配等。 ### 描述知识点 #### 儿茶类 - **儿茶素（Catechin）**：描述中提到的“儿茶类”可能与“catecumenus”（新信徒、教徒）有关联，暗示这个系统可能与教会或宗教教育相关。儿茶素是一类天然的多酚类化合物，常见于茶、巧克力等植物中，具有抗氧化、抗炎等多种生物活性，但在系统标题中可能并无直接关联。 - **系统版本号**：“0.0.1”表示这是一个非常初期的版本，意味着该系统可能刚刚开始开发，功能尚不完善。 ### 标签知识点 #### Java - **Java语言特点**：标签中明确提到了“Java”，这暗示了整个系统都是用Java编程语言开发的。Java的特点包括面向对象、跨平台（即一次编写，到处运行）、安全性、多线程处理能力等。系统使用Java进行开发，可能看重了这些特点，尤其是在构建可扩展、稳定的后台服务。 - **Java应用领域**：Java广泛应用于企业级应用开发中，包括Web应用程序、大型系统后台、桌面应用以及移动应用（Android）。所以，此系统可能也会涉及这些技术层面。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 #### catecumenus-java-master - **Git项目结构**：文件名称中的“master”表明了这是Git版本控制系统中的一个主分支。在Git中，“master”分支通常被用作项目的主干，是默认的开发分支，所有开发工作都是基于此分支进行的。 - **项目目录结构**：在Git项目中，“catecumenus-java”文件夹应该包含了系统的源代码、资源文件、构建脚本、文档等。文件夹可能包含各种子文件夹和文件，比如src目录存放Java源代码，lib目录存放相关依赖库，以及可能的build.xml文件用于构建过程（如Ant或Maven构建脚本）。 ### 结合以上信息的知识点整合 综合以上信息，我们可以推断“catecumenus-java: 教区牧民支持系统”是一个使用Java语言开发的系统，可能正处于初级开发阶段。这个系统可能是为了支持教会内部管理，提供信息管理、资源调度等功能。其使用Java语言的目的可能是希望利用Java的多线程处理能力、跨平台特性和强大的企业级应用支持能力，以实现一个稳定和可扩展的系统。项目结构遵循了Git版本控制的规范，并且可能采用了模块化的开发方式，各个功能模块的代码和资源文件都有序地组织在不同的子文件夹内。 该系统可能采取敏捷开发模式，随着版本号的增加，系统功能将逐步完善和丰富。由于是面向教会的内部支持系统，对系统的用户界面友好性、安全性和数据保护可能会有较高的要求。此外，考虑到宗教性质的敏感性，系统的开发和使用可能还需要遵守特定的隐私和法律法规。
recommend-type

LNR切换成功率提升秘籍：参数配置到网络策略的全面指南

# 摘要 LNR（LTE to NR）切换技术是5G网络部署中的关键环节，直接影
recommend-type

How to install watt toolkit in linux ?

安装 Watt Toolkit（原名 Steam++）在 Linux 系统上通常可以通过编译源码或者使用预编译的二进制文件来完成。Watt Toolkit 是一个开源工具，主要用于加速 Steam 平台的下载速度，支持跨平台运行，因此在 Linux 上也能够很好地工作。 ### 安装步骤 #### 方法一：使用预编译的二进制文件 1. 访问 [Watt Toolkit 的 GitHub 仓库](https://github.com/BeyondDimension/SteamTools) 并下载适用于 Linux 的最新版本。 2. 解压下载的压缩包。 3. 给予可执行权限： ```
recommend-type

PHP实现用户墙上帖子与评论的分享功能

根据给定文件信息，我们可以推导出与“userwallposts”相关的知识点。这里涉及的关键概念包括用户墙面墙（User Wall）、帖子（Posts）和评论（Comments），以及它们在编程语言PHP中的实现方式。用户墙是一种允许用户发布信息，并让他们的朋友或跟随者查看并参与讨论的功能，常见于社交网站。 ### 用户墙概念 用户墙类似于现实生活中的一面墙，用户可以在上面贴上“帖子”来分享自己的想法、照片、视频等信息。其他用户可以在这些帖子下面进行“评论”，类似于在墙上留言。这种互动方式构建了一个社区式的交流环境，增加了用户之间的互动性和参与感。 ### 用户墙的实现 在PHP中实现用户墙功能需要处理前端用户界面和后端服务器逻辑。前端负责展示用户墙、帖子和评论的界面，而后端则负责存储、检索和管理这些数据。 1. **前端实现**：前端可以使用HTML、CSS和JavaScript来构建用户墙的界面。使用AJAX技术可以让用户无需刷新页面即可提交和获取新的帖子和评论。此外，可能还会用到模板引擎（如Twig或Smarty）来动态生成页面内容。 2. **后端实现**：后端PHP代码将负责处理前端发送的请求，如帖子和评论的添加、删除和检索。数据库（如MySQL）将用于存储用户信息、帖子内容、评论以及它们之间的关联关系。 3. **数据库设计**： - 用户表（users）：存储用户信息，例如用户名、密码（加密存储）、用户状态等。 - 帖子表（posts）：存储帖子信息，例如帖子ID、帖子内容、发帖时间、所属用户ID等。 - 评论表（comments）：存储评论信息，包括评论ID、评论内容、评论时间、所属帖子ID和用户ID等。 4. **PHP与数据库交互**：使用PDO（PHP Data Objects）或mysqli扩展来执行SQL语句与数据库进行交互。PDO提供了数据库访问的抽象层，可以连接多种数据库系统，而mysqli则针对MySQL进行了优化。 5. **安全性**： - 输入验证：为了防止SQL注入等安全问题，需要对用户输入进行验证和清理。 - 输出编码：在将数据输出到浏览器之前，应将特殊字符转换为HTML实体。 - 用户认证：用户登录系统时，应采取安全措施如使用会话管理（session management）和防止跨站请求伪造（CSRF）。 6. **功能实现细节**： - 发布帖子：用户输入帖子内容并提交，后端接收并存储到帖子表中。 - 显示帖子：从帖子表中检索所有帖子并展示在用户墙上，包括帖子标题、内容、发布时间和发帖人等信息。 - 发布评论：用户对特定帖子发表评论，后端接收评论信息并将其存储到评论表中。 - 显示评论：为每个帖子显示其下的所有评论，包括评论内容、时间、评论者等。 ### 开源项目实践 “userwallposts-master”暗示了可能存在一个与用户墙帖子和评论相关的开源项目或代码库。这个项目可能包含预设的代码和文件结构，允许开发者下载、安装和配置来创建他们自己的用户墙功能。开发人员可以使用这个项目作为起点，根据自己的需求进一步定制和扩展功能。 在实际开发过程中，还需要考虑系统的可扩展性和维护性。例如，可以设计RESTful API让前端和后端分离，或者使用现代的PHP框架（如Laravel、Symfony等）来简化开发流程和提高代码的组织性。 在总结上述内容后，我们可以了解到用户墙是社交平台中常见的一种功能，其核心功能包括发布帖子和评论。在PHP环境下实现这样的功能需要对前端界面和后端逻辑有深入的理解，以及对数据库设计和交互的安全性有一定的认识。开源项目如“userwallposts-master”可能提供了一个基础框架，帮助开发者快速构建和部署一个用户墙系统。
recommend-type

【LNR信令深度解析】：MR-DC双连接建立全过程技术揭秘

# 摘要 本文系统探讨了LNR信令与MR-DC双连接技术的基本原理、架构组成及其关键信令流程。深入分析了MR-DC的网络架构分类、核心网元功能、无线承载管理机制以及双连接建立过程中的关键信令交互路径。同时，文章解析了LNR信令消息的结构特征与关键字段，探讨了MR-DC场景下的性能评估指标与优化策略，包括信令压缩、负载均衡及节能调度机制。最后，文章展望了MR-DC技术在5G
recommend-type

计算机类：得全方位考，不能局限软考这句话的含义

计算机类考试的全面性要求考生不仅要掌握理论知识，还要具备实践能力、分析能力和对行业发展趋势的理解。考试内容通常涵盖计算机基础、核心技术和应用、前沿技术以及行业标准和规范。考生需要全方位掌握知识体系，不能仅限于软考（软件水平考试）的内容，还需结合实际应用场景和新兴技术的发展。 在计算机类考试中，基础知识的掌握是关键。例如IP地址的分类（如引用[1]中提到的A、B、C、D和E类地址），需要理解其划分规则、网络ID和主机ID的表示方式以及如何根据需求选择合适的IP地址类别。这类知识是网络设计和管理的基础，考试中可能会涉及实际案例分析，要求考生能够灵活运用这些知识解决具体问题。 此外，随着信息技术