完成了onnx模型的转换之后，我们要做的就是将模型转换为ncnn模型。4、ncnn模型加载与推理（python版）有点问题，先把调试代码贴在下面吧。3、onnx模型转换为ncnn。

之前我们关于llama2的相关内容主要停留在gc层面，没介绍chat模式，本文将简单介绍下llama2.c的chat模式如何跑起来。训练就算了，没卡训练不起来的，但是用CPU来对别人训练好的模型进行推理还是绰绰有余的，对的，这里没有GPU，不用烧钱，只需要一块CPU和足够的内存空间。这篇文章自认为比较水，哈哈哈。

摘要：在拿到数据集之后，需要对数据集进行分析，首先要知道数据集的种类，每个种类的数据情况如何，简单的说就是要看看图片长什么样，有什么特征，归类后有利于我们对数据的分析，以下以“华为云杯”2020深圳开发数据应用创新大赛-生活垃圾图片分类的数据集为例，进行演示获取后的数据集的数据结构是标准的VOC数据集一共有14964张图片和44个类别那么我们将类别分开，为了防止读取文件的时候报编码格式出错，所以已

什么是map呢，已经有不少对map的解释说得很明白了，在这里就不再赘述。在分类识别中，我们往往会遇到个别ap比较低的，在这种情况下，ap低的类显然会拉低map，我们在计算map的过程中，可能会得出以下结果可以明显看出花盆、书籍纸张、金属器皿、污损用纸、垃圾桶这几个类别的ap特别低，我们可以单独对这些类别进行分析，如何将这些类别从数据集提取出来呢？可以参考这里：目标检测与分类识别之数据集分类通过分析

num_decoder_tokens同样可以在训练的时候获取到（至于不知道怎么来的，可以看这个系列文章的第一、二篇），我这边得到的num_decoder_tokens是849，当然实际上这个模型的 input_2：[unk__55,unk__56,849]已经给了num_decoder_tokens，我们只需要把unk__55,unk__56都改为1就可以了，即[1,1,849]，那么对onnx进

Llama 2，基于优化的 Transformer 架构，是Meta AI正式发布的最新一代开源大模型，一系列模型（7b、13b、70b）均开源可商用，效果直逼gpt3.5，本文以LLaMA2.c来说明如何基于LLaMA2来训练一个故事生成模型，主要包括数据处理，模型训练，模型推理，关键代码简介等等。

查看cuda版本：官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载后双击安装

固高端子板CN1-CN4的定义如图：安川伺服电机控制器输入输出信号（50针接口）定义如下图：小编采用的是位置控制模式，既脉冲+符号的控制形式，接线如下：25针50针12613243453634023117331835101620911118

在谷歌下载共享文件的时候，如果下载的人太多，会出现这个提示：解决方法如下：1、先把文件加星：回到自己的谷歌网盘，找到刚才加星的文件右键 — 复制复制后会出现一个副本选择副本，右键 — 下载...

RS232与RS485具体通讯物理结构与主要区别