- PyTorch踩坑记录1
普通攻击往后拉
troch陶器神经网络基础模型关键点pytorch人工智能python
1model.eval()无法关闭dropout因为model.eval()控制self.training参数,只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭,用F.dropout(x,p=0.5)是没办法自动关闭的,需要手动把self.training的参数传入到F.dropout()里才行。网上查到是因为model.eval()会影响继承nn.module类的
- Yolo v8 进行对象数量统计示例
野生绿箭侠
YoloPytorchYOLOopencv人工智能pythonpytorch
Yolov8进行对象数量统计示例示例代码fromultralyticsimportYOLOfromultralytics.solutionsimportobject_counterimportcv2defobject_count_test():#权重文件,可替换为自己训练的权重文件model=YOLO("yolov8n.pt")#results=model.train(data='VisDrone
- Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size
AI视觉网奇
深度学习基础pytorch深度学习python
Expectedmorethan1valueperchannelwhentraining,gotinputsizetorch.Size训练的时候,batchsize必须大于1但是预测的时候,batchsize可以等于1解决方法:1.加大batch_size2.网络设置eval模式:model=MyModel()model.eval()2.网上查找的原因为模型中用了batchnomolization
- pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大
ZhengHsin
问题描述:本人使用pytorch1.5版本,构建EfficientNet网络,在训练之前使用model.train()设置为训练模式。每次训练结束后进行验证集的推理测试;对于含有dropout和batchnorm层的神经网络在推理前需要用model.eval()设置dropout和batchnorm的冻结。但是对于推理结果,不同的输入,具有相同的输出;错误率很高,并且loss值也于训练时差距巨大。
- 特殊的bug:element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
Yonggie
bugpythonpytorch
很多帖子都说了,设置requires_grad_()就行。但是我这次遇到的不一样,设置了都不行。我是这种情况,在前面设置了torch.no_grad():,又在这个的作用域下进行了requires_grad_(),这是不起作用的。简单版:withtorch.no_grad():model.eval()pos_embed=model(homo_data.x,homo_data.edge_index)
- Pytorch中的Net.train()和 Net.eval()函数讲解
码农研究僧
深度学习pytorch机器学习深度学习
目录前言1.Net.train()2.Net.eval()3.总结前言这两个方法通常用于训练和测试阶段1.Net.train()该代码用在训练模式中主要作用:模型启用了训练时特定的功能(BatchNormalization和Dropout)。在这种模式下,模型会根据训练数据进行参数更新,并且会在前向传播中跟踪梯度,以便进行反向传播和参数更新。model=Net()model.train()#设置模
- model.train() model.eval()
Valar_Morghulis
https://blog.csdn.net/ccbrid/article/details/80573253https://blog.csdn.net/Z_lbj/article/details/79672888主要是针对model在训练时和评价时不同的BatchNormalization和Dropout方法模式。https://blog.csdn.net/jinxin521125/article/
- 【深度学习】pytorch快速得到mobilenet_v2 pth 和onnx
XD742971636
深度学习机器学习pytorch人工智能python
在linux执行这个程序:importtorchimporttorch.onnxfromtorchvisionimporttransforms,modelsfromPILimportImageimportos#LoadMobileNetV2modelmodel=models.mobilenet_v2(pretrained=True)model.eval()#Downloadanexampleima
- pytorch加载的cifar10数据集,到底有没有经过归一化
PleaseBrave
Pytorch编程学习pytorch人工智能python
pytorch加载cifar10的归一化pytorch怎么加载cifar10数据集torchvision.datasets.CIFAR10transforms.Normalize()进行归一化到底在哪里起作用?【CIFAR10源码分析】torchvision.datasets加载的数据集搭配Dataloader使用model.train()和model.eval()pytorch怎么加载cifar
- Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用
张哥coder
深度学习知识点浅析pytorch人工智能python
torch.no_grad:影响模型的自微分器,使得其停止工作;这样的话,数据计算的数据就会变快,内存占用也会变小,因为没有了反向梯度计算,当然,我哦们也无法做反向传播。model.eval()和model.train():告诉模型中的所有层,目前处于的状态,是训练还是测试阶段,从而每一层做出相应的行为和动作。batchnorm和dropout层会因为状态的不同,而有不同的行为和反应。
- onnxruntime c++ inference
落花逐流水
onnx
1、导出模型首先,利用pytorch自带的torch.onnx模块导出.onnx模型文件,具体查看该部分pytorch官方文档,主要流程如下:importtorchcheckpoint=torch.load(model_path)model=ModelNet(params)model.load_state_dict(checkpoint['model'])model.eval()input_x_1
- Pytorch:model.train()和model.eval()用法和区别,以及model.eval()和torch.no_grad()的区别
Code_LiShi
pytorchpytorch人工智能python
1model.train()和model.eval()用法和区别1.1model.train()model.train()的作用是启用BatchNormalization和Dropout。如果模型中有BN层(BatchNormalization)和Dropout,需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout,m
- 模型参数加载,权重参数加载
weixin_44040169
pythonpytorch深度学习
loop:model.train()#切换至训练模式train……model.eval()#验证模式withtorch.no_grad():Evaluationendloop加载模型、参数:defload_network(net,load_path,strict=False,param_key='params'):'''paramnet:你的模型paramload_path:你想要加载的state
- pytorch保存模型后加载模型遇到的大坑
CtrlZ1
pytorch神经网络pytorch深度学习
目录保存模型model.eval()保存模型保存模型的方式主要有两种,一种是全量保存,另一种是只保存网络结构的参数(注意,不保存网络结构,只保存参数,所以在加载模型的时候需要先设置好一个模型网络)#1.保存整个网络torch.save(model_object,'model.pth')#1.1加载参数model=torch.load('model.pth')#2.保存参数torch.save(mo
- 深度学习开发流程
Alan and fish
#深度学习+机器学习深度学习人工智能
1.全局流程2.训练过程损失函数:用来度量深度学习模型的预测值f(x)与真实标签值Y的差异程度的运算函数,损失函数越小,模型型训练的效果越好。2.1深度学习训练主要训练步骤:确定模型将模型加在到cpu或者gpu中确定训练数据确定优化器和超参model.train()进入循环,将数据放到设备中前向传播:就是将数据放到模型中训练梯度清零:防止之前在优化器中存在之前的梯度,对当前的梯度有污染计算损失:计
- 自定义训练,使用Generator dataset迭代数据报错
小乐快乐
深度学习pythonpytorch
mindspore1.3Ascend910环境因为任务要求,我没有使用高层的model.train()接口,而是自定义训练过程,像pytorch那样训练,使用GeneratorDataset迭代数据,第一个epoch数据正常迭代,下一个epoch就会报错。在每个epoch迭代之后,我都对dataset进行了reset,是不是我reset的位置不对或是少了什么东西?报错的截图:根据报错的信息,你自定
- Graph Wavenet:入门图神经网络训练的demo
43118
Pytorch机器学习
1.数据的准备DCRNN的github项目有完整的数据GraphWavenet提供的数据缺少'/data/sensor_graph/adj_mx.pkl'2.engine.train与engine.eval的区别区别仅在于model.train()与model.eval()具体区别见https://blog.csdn.net/qq_43118572/article/details/11861509
- 20180711记录
荔枝芒果过夏天
BCELossbinary_cross_entropy(二进制交叉熵)损失,即用于衡量原图与生成图片的像素误差;kld_lossKL-divergence(KL散度),用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异;model.train():启用BatchNormalization和Dropoutmodel.eval():不启用BatchNormalization和Dropouttorch.uitl
- 【深度学习】图像去噪(2)——常见网络学习
RK_Dangerous
笔记深度学习#计算机视觉深度学习学习人工智能
【深度学习】图像去噪是在【深度学习】计算机视觉系列文章的基础上,再次针对深度学习(尤其是图像去噪方面)的基础知识有更深入学习和巩固。1DnCNN1.1网络结构1.1.1残差学习1.1.2BatchNormalization(BN)1.1.2.1背景和目标批归一化是DnCNN第二个特点。在阅读代码的时候,我对model.train()和model.eval()产生了疑问,它们的作用是什么?一般用法是
- model.eval,torch.no_grad,以及torch.cuda.empty_cache
xx_xjm
python深度学习人工智能
withtorch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作,以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新,从而节省了GPU算力和显存,但是并不会影响dropout和BN层的行为eval()的作用是不启用BatchNormalization和Dropout,并且不会保存中间变量、计算图。torch.cuda.empty_cache用于释放没
- PaDiM: a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization 代码记录
不含硫jun
深度学习人工智能
model.to(device)model.eval()#setmodel'sintermediateoutputsoutputs=[]defhook(module,input,output):outputs.append(output)model.layer1[-1].register_forward_hook(hook)model.layer2[-1].register_forward_hoo
- Pytorch intermediate(一) CNN
青山渺渺
deeplearningpytorchcnn人工智能
使用pytorch实现了2层卷积神经网络,包含有batchnorm层。在测试阶段需要model.eval(),使用移动平均值和方差代替训练过程中的均值和方差。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#Deviceconfigurationdevice=torch.de
- yolov8 No labels found in /path/train.cache解决
蓝羽飞鸟
DeepLearningYOLO人工智能
在用yolov8中ultralytics/datasets/coco.yaml训练时出现了nolabelsfoundintrain2017.cache的错误。model.train(data="ultralytics/datasets/coco.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=16,save_period=10,)下面查找一个这个问题出现的原因。这里并没有提前下载
- 【无标题】
阿毛啊阿阿
python
forepochinrange(num_epochs):print('Epoch{}/{}'.format(epoch,num_epochs-1))print('-'*10)#Eachepochhasatrainingandvalidationphaseforphasein['train','val']:ifphase=='train':model.train(True)#Setmodeltotr
- Dropout (nn.Dropout()) (为什么神经网络中的dropout可以作为正则化)(model.eval())(为什么Dropout可看作是一种集成学习)
hxxjxw
dropout
Dropout字面意思就是“丢掉”,是为了防止神经网络出现过拟合,让隐藏层的节点在每次迭代时(包括正向和反向传播)有一定几率(keep-prob)失效。以提高模型的泛化能力,减少过拟合。Dropout属于一种正则化技术。Dropout的probability,实践中最常用的是0.5(或0.1,0.05)Dropout不能用于测试集,只能用于训练集!!!即就比如这样可以认出来这样依然可以一般情况,d
- 深度学习模型训练好后使用time.time()测试处理每一帧速度(时间)和模型推理速度(时间)
佐咖
深度学习pythonPythonOpenCv深度学习人工智能计算机视觉
在深度学习中,如果想测试训练好的模型处理每一帧图像的运行时间,可以在模型预测代码段添加时间统计的逻辑:目录加载预训练模型遍历测试图像汇总统计预测测试集全部图像的平均处理时间测试结果样式加载预训练模型model=torch.load('best_model.pth')model.eval()遍历测试图像test_images=[]#测试图像列表forimgintest_images:#记录当前时间s
- torch model.eval()
三方斜阳
1.model.train()作用:启用BatchNormalization和Dropout,如果模型中有BN层(BatchNormalization)和Dropout,需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout,model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。2.model.eval()作用
- PyTorch Lightning教程八:用模型预测,部署
小风_
pytorch人工智能python
关于Checkpoints的内容在教程2里已经有了详细的说明,在本节,需要用它来利用模型进行预测加载checkpoint并预测使用模型进行预测的最简单方法是使用LightningModule中的load_from_checkpoint加载权重。model=LitModel.load_from_checkpoint("best_model.ckpt")model.eval()x=torch.rand
- pytorch模型保存(save)与读取(load)
Sahm5k
pytorch人工智能python
模型参数1.仅保存学习到的参数,用以下命令torch.save(model.state_dict(),PATH)2.加载model.state_dictmodel=TheModelClass(*args,**kwargs)#加载模型类model.load_state_dict(torch.load(PATH))#加载模型参数model.eval()#推理模式整个模型状态1.保存整个模型的状态:to
- model.train() 和 model.eval() 作用
木禾DING
深度学习机器学习人工智能
model.train()和model.eval()是PyTorch中用于将模型设置为训练模式和评估模式的方法。在深度学习中,我们通常使用训练数据对模型进行训练,并使用测试数据对模型进行评估。在训练和测试阶段,模型的行为可能会有所不同,特别是当模型包含BatchNormalization和Dropout等层时,这些层在训练和测试阶段的行为可能不同。因此,我们需要根据不同的模式设置模型的行为,以保证
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>