Chasing

> > Maybe this helps: #180 > > Hello, I have been learning about scene maps recently, but I am not sure how to create my own training set. If...

> > > 生成过程参考https://github.com/danfeiX/scene-graph-TF-release/tree/master/data_tools > > > > > > 好的，非常感谢。 > > 还有个问题想请教下，Scene Graph可以基于COCO数据集来训练吗，因为COCO数据集的标注里好像没有图片Object间的relation信息。 > > 同问下这个问题，请问如何标注自己的数据呢？ 同问，请问解决了吗？

> 报错信息为 train_dataloader、train_cfg、optimizer 和 param_scheduler 参数没有提供 但是在配置文件中有数据加载，优化器这些内容 那请问最后的解决办法是什么呢？在哪里添加这些配置呢？

> 根据 Copilot的回答： 这个错误是由于在尝试链接一个不是以`-fPIC`（Position Independent Code）选项编译的静态库（在这里是`libre2.a`）时产生的。在创建共享库或者动态库时，需要所有的对象代码都是位置无关的，也就是说，它们可以在内存中的任何位置执行。 > > 解决这个问题的方法是在编译`re2`库时添加`-fPIC`选项。你需要找到编译`re2`库的`CMakeLists.txt`文件，然后在其中添加`-fPIC`编译选项。这通常可以通过在`add_library`或`target_compile_options`命令中添加`-fPIC`来实现。 > > 亲测在 setup.py 102行添加 > > ``` > cmake_args += ["-DCMAKE_CXX_FLAGS=-fPIC"] > ``` > > 再执行 > > ``` >...

> You can use below codes in python > > ```python > from qwen_cpp import Pipeline > pipeline = Pipeline("/path_to_models/qwen7b-ggml.bin", "/path_to_tiktoken/Qwen-7B-Chat/qwen.tiktoken") > > result1 = pipeline.chat(["Hello"]) > print(result1) > result2...

> re2需要加参数才能在x64上编译成功，你可以试试 `CMAKE_ARGS="-DGGML_CUBLAS=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc" pip install .` 感谢，成功安装

解决了吗，一样的问题

为什么我们正好相反，我想只在cpu上运行，结果我在命令行中是cpu，使用你上面的代码却是在所有gpu上一起运行。。

一样，请问解决了吗

同问