因为很多博客的路径中都有jdk 但后来我才反应过来 不必如此 直接路径写成D:\***\java_folder就好 但要确保 D:\***\java_folder里有bin文件夹 bin文件夹里有java.exe。所在位置 D:\***\neo4j-community-5.12.0-windows\neo4j-community-5.12.0\bin\neo4j.ps1:21 字符: 7。1.ja

VLLM官网 查看所有版本，然后挨个pip install vllm== 0.8.0 发现torch还是会被自动重新安装，立刻退出，然后降低版本，pip install vllm== 0.7.3发现torch没有被自动安装，OK～我用了一个很笨的方法。

看看是不是用的onnxruntime （这个是cpu版本的）换成onnruntime-gpu 就好了。

扩大检测框 会引入多余信息吧但似乎模型训练起来也没事 只不过可视化可能奇怪 不过这个比赛不要求可视化 那无所谓了 其他两个trick感觉很常见。仅用了1%作为验证集那验证集会有说服力吗 会不会出现验证集很偏门 的情况呢？总结一下：对于整个pipeline的选择不是很周全，c++/python让速度提不上去。性别判定我直接50%没训练 这里做的很人家比差远了 而且对于工牌-人头的关联很直观 很优美。

看看是不是用的onnxruntime （这个是cpu版本的）换成onnruntime-gpu 就好了。