cuda版本查询

因果注意力（Causal Attention）是一种自注意力机制，广泛应用于自回归模型中，尤其是在自然语言处理和时间序列预测等任务中。它的核心思想是在生成每个时间步的输出时，只关注当前时间步及之前的时间步，确保生成过程的因果性，从而避免模型在预测时依赖未来的信息。

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万丈高楼平地起~个人使用的机器上装有onnxruntime包，onnxruntime-gpu的包，预测速度很慢；猜测应该是没用上onnxruntime-gpu，故卸载onnxruntime；运行，又爆出bug，如标题；无计可施，只能寄希望于重装大法：pip uninstall onnxruntime-gpupip install onnxruntime-gpu然后就fix 了这个bug；cpu要装

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保姆级教程，vscode c++ mac 配置

遇事不要慌，先发个朋友圈😄默认的pip太慢，可以尝试用清华的镜像；例如pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python-i参数，对应的是源包的下载地址： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，同时也可以一劳永逸，inux下，修改 ~/.pip/pip.conf (

python还是很easy的，业务急，这里简单的介绍一种哈；with open('file_path') as f:for line in f.readlines():##readlines(),函数把所有的行都读取进来；img_file = line.strip()##删除行后的换行符，img_file 就是每行的内容啦...

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