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[deepfakes/faceswap]转换后的视频非常奇怪

对于错误：在GUI中，我可以选择转换后的视频的格式，但我认为该格式不是我选择的格式，因此我无法像其他视频一样打开它。即使我确实找到了可以播放该视频的视频播放器，该视频也无法以我不知道如何描述的方式观看。 建议：为什么不在“转换”阶段结束时输出视频。

Deep learning Machine learning Python 2024-04-01

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[deepfakes/faceswap]dfaker mod 上的训练失败

上次更新后，我无法训练我现有的 dfaker 模型。 ValueError：“dfaker”层的输入 0 与该层不兼容：预期形状=（无，64，64，3），发现形状=（20，128，128，3） 完整日志附在 crash_report.2022.08.22.222618241236.log下面

Deep learning Machine learning Python 2024-04-01

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[deepfakes/faceswap]添加最大比例选项

此 PR 添加了在转换中设置最大比例参数的选项。最大比例定义为源帧中任何面部的original_roi的最长边缘与模型输出尺寸的最大比率。 示例 1：设最大比例为 2，模型的输出尺寸为 256px。图像包含一张 768x400 像素的脸部。最大比例 = 768/256 = 3。因此，在粘贴预测人脸之前，图像将缩放 2/3。 示例 2：设最大比例为 1.5，模型的输出尺寸为 512px。图像包含一张

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[deepfakes/faceswap]添加 ru 区域设置

经过几个月的说服自己这样做，并浪费了数小时的时间，我向您展示了这一点。 Faceswap 的（可能）官方 RU 语言环境。 我可能需要仔细检查翻译是否正确，但我需要将其作为不同的分支或其他分支推送。 不过，从事这方面的工作很有趣。

Deep learning Python Machine learning 2024-04-01

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[deepfakes/faceswap]使用 Windows 安装程序安装时出现的问题

注意：有关一般使用问题和帮助，请使用我们的FaceSwap 论坛 或FaceSwap Discord 服务器。一般使用问题可能会在没有回复的情况下关闭。 报告错误时必须包含崩溃报告。 描述错误 在 Windows 11 上使用最新安装程序时出现以下错误 (check) MiniConda installed: conda 23.3.1 (check) CPU Supports AVX Instru

Deep learning Machine learning Nvidia 2024-04-01

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[PaddlePaddle/Paddle]在导出模型的时候paddle.nn.functional.pad报错

请提出你的问题 Please ask your question PaddlePaddle 2.4.1 Python 3.7 Ubuntu or Windows 错误如下： File "E:\PyCharm\PPASR\ppasr\model_utils\efficient_conformer\encoder.py", line 341, in forward_chunk for

paddlepaddle Deep learning Machine learning Python 2024-03-22

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[pytorch]分布式训练在第二个纪元关闭

问题描述 嗨，大家好。我正在尝试使用 DistributedDataParallel 在单节点和 8 个 GPU 上训练 resnet 模型。在第一个时期一切都很好。但是，当第二个纪元开始时，脚本关闭，没有任何错误报告。我尝试跟踪代码并发现代码停止于： for batch_idx, (data, label) in enumerate(train_loader, 0): 同时，我创建了一个包含 3

PyTorch Python Deep learning Machine learning 2024-03-20

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[pytorch]PyTorch什么时候可以支持RTX系列GPU？

？特征 现在Pytorch无法直接支持cuda10，因此无法在RTX系列GPU上运行 动机 只是想让 Pytorch 尽快在我的 RTX 2080ti 上运行，谢谢

PyTorch Python Machine learning Deep learning 2024-03-20

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[pytorch]从 torch.* 函数返回命名元组，并为 C++ 运算符提供多个返回参数

部分修复：https ://github.com/pytorch/pytorch/issues/394 实施细节： Codegen 被修改为生成如下所示的代码： static PyObject * THPVariable_svd(PyObject* self_, PyObject* args, PyObject* kwargs) { HANDLE_TH_ERRORS static Pyth

PyTorch Python Deep learning Machine learning 2024-03-20

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[pytorch]使用 CUDA 10 Graphs API 的静态图

？特征 CUDA 10 发布了一项名为 CUDA Graphs 的新功能，它允许您构建静态图，从而最大限度地减少启动多个内核的开销。该 API 附带的函数允许您捕获流（也支持多个流）并将其转换为 CUDA 图形。将此功能暴露给 pytorch 对于许多应用程序来说非常有益。 动机 当使用小内核时，在不增加复杂性的情况下最小化任何开销非常重要。 沥青 我提出类似的建议： g = CUDAGraph(

PyTorch Python Machine learning Deep learning 2024-03-20

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[pytorch]torch.svd() 计算错误的结果（与 numpy.linalg.svd() 相比）

可能吗？漏洞 也许我使用的 API 是错误的（但是 numpy 和 torch 函数的参数是相同的），但是链接的矩阵会产生完全不同的伪逆矩阵。 import numpy as np, torch array = np.load('invertme.npy') pinv_np = np.linalg.pinv(array) pinv_th = torch.pinverse(torch.tensor

PyTorch Python Deep learning Machine learning 2024-03-20

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[PaddlePaddle/Paddle]验证paddle时导包出现错误

验证paddle安装时 ImportError: /home/wjn/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/core_avx.so: undefined symbol: _dl_sym, version GLIBC_PRIVATE

Deep learning Machine learning paddle Python 2024-02-22

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[PaddlePaddle/Paddle]关于multiprocessing启动多进程训练、导出模型报错（CUDA error(3), initialization error）

环境： paddle.utils.run_check() Running verify PaddlePaddle program ... W0213 15:33:14.557688 1583214 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.6, Driver API Version: 12.0

Machine learning Deep learning paddle 2024-02-22

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[PaddlePaddle/Paddle]A100安装noavx版本，import paddle 出错

问题描述 Issue Description 我按照官网的教程安装paddle,noavx版本，好像目前官网支持到cuda10.2；但是我用的机器是cuda11.7。然后就报错了，是cuda版本的问题吗，还是？ 版本&环境信息 Version & Environment Information Error: Can not import paddle core while this

Machine learning Deep learning Python paddle 2024-02-22

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[huggingface/transformers]Transformers==4.34.1 加载 chatglm 模型时出现错误

transformers版本：4.34.1 平台：Linux-4.19.96-x86_64-with-glibc2.31 Python版本：3.10.10 Huggingface_hub版本：0.17.3 Safetensors 版本：0.4.0 加速版本：0.23.0 加速配置：未找到 PyTorch 版本（GPU？）：2.0.1+cu117（正确） Tensorflow 版本（GPU？）：未

Deep learning pytorch-transformers Python 2024-02-19

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[huggingface/transformers]CodeLLama 使用 flash_attention_2 生成截然不同的输出

系统信息 transformers版本：4.35.0.dev0 平台：Linux-4.18.0-477.10.1.el8_8.x86_64-x86_64-with-glibc2.28 Python版本：3.9.7 Huggingface_hub版本：0.16.4 Safetensors 版本：0.3.1 加速版本：0.23.0 加速配置： 计算环境：LOCAL_MACHINE 分布式

Deep learning Python PyTorch llama 2024-02-19

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[huggingface/transformers]Transformers训练器没有属性“deepspeed_plugin”

系统信息 Traceback (most recent call last): File "/apdcephfs_teg_2/share_1367250/flemingxu/MedicalGPT/supervised_finetuning.py", line 1307, in <module> main() File "/apdcephfs_teg_2/share_13

Deep learning Machine learning llama2 2024-02-19

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