Tensorflow版本不同导致的问题及解决办法tf2中删除或者改变了tf1的中很多函数接口，若是在tf2的环境中中用了tf1的代码，则会报很多错。两个解决办法一是换回tf1.x版本，eg：pip install tensorflow==1.4.0二是讲tf1的代码改为tf2可以运行的：将使用了tf1代码中的import tensorflow as tf更改为：import tensorflow.

因为allennlp是基于pytorch的NLP库，所以allennlp的版本会受pytorch的版本影响，若是直接pip install allennlp，则可能会安装新的pytorch版本。最后，给一个基于pytorch1.7.1的配套方案，若你也是这个版本，则可以直接按这个配套方案安装，若是不，则参考上面的实验找到合适的allennlp版本。而官方没有给出一个配套的建议，我的方法是实验，首先

Tensorflow版本不同导致的问题及解决办法tf2中删除或者改变了tf1的中很多函数接口，若是在tf2的环境中中用了tf1的代码，则会报很多错。两个解决办法一是换回tf1.x版本，eg：pip install tensorflow==1.4.0二是讲tf1的代码改为tf2可以运行的：将使用了tf1代码中的import tensorflow as tf更改为：import tensorflow.

和chatglm2相比，输出的结果似乎没有明显的改变，当最大的一个区别在于，chatglm2-6B有专门的int4版本，而chatglm3-gb取消了这个版本，在代码中可以直接指定量化版本。访问改地址即可进行对话：http://localhost:8501/email的地方直接回车，后面就会加载模型了。注意：chatglm3-6B约11G大小。

content”: “从前，在一个遥远的国度里，有一个美丽的村庄。有一天，一位智者来到了村子的广场，他跟村民们分享了这样一个故事：\n\n从前，有一片荒芜的土地，上面长满了各种美丽的花草。有一天，一只小鸟飞过来，告诉村子里的居民们，这片土地是一个魔法之地，只要每个人都在广场上许下一个美好的愿望，魔法”,可以看到，ChatGLM3-6B的默认调用接口和传递参数，及返回结果的参数与chatGLM2-6

问题：在虚拟机启动hadoop集群后，在window浏览器无法访问http://master:50070、http://master:8088等集群监控界面。问题排查：首先在windows里ping一下是否能通：若不能ping通，试一下ping IP地址，这里master的IP地址为192.168.128.130.若IP地址能ping通，则试一下在浏览器中将master换成IP地址访问一下：如果能

为什么CUDA装好了，Tensorflow-GPU不能用？当我们把CUDA、cudnn、tensorflow-GPU都装好，但在tensorflow GPU测试tf.test.is_gpu_avaiable()却始终返回false，怎么办？import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available()FALSE可能的原因如下：——————————————————

CatBoost官方教程：调参本文翻译至官方原文：https://catboost.ai/docs/concepts/parameter-tuning.htmlCatBoost为参数调整提供了灵活的界面，可以对其进行配置以适合不同的任务。本节包含有关可能的参数设置的一些提示。catBoost提供了为Python、R语言和命令行都提供了可使用的参数，其中Python和R的完全相同，命令行参数格式则有