随笔分类 - 错误处理
记录运行过程中的错误，方便后期对应处理
摘要：大家好，非常感谢关注到该博客园，由于个人原因，后期主要将知乎作为写作和记录平台，感兴趣的请移步到 个人知乎 有问题可以在那边提问，谢谢！
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摘要：一、问题源头 一直运行好的jupyter突然起不来了，我就将其删除，准备重新安装，结果一直提示以下错误：（本文是anaconda安装的，自带jupyter，突然出的问题） 二、原因或排查方式 发现文档下面没有 另外一个容器内是这样的： 提示多个路径下的文件不存在。未知原因导致了文件删除 三、解决方案
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摘要：一、问题源头 时间超界限的问题 二、原因 打印一下，发现是截数据有问题，老司机翻车啊。 三、解决方案 1、修改界限 2、直接使用split datetime.date(int(old_day.split('-')[0]), int(old_day.split('-')[1]), int(old_da
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摘要：一、问题源头 dict1 = dict(zip(X_train_t,y_train_t)) r.hmset('name',dict1) 当数量到100 0000 时候会报错。后来试了下60 0000也会报错，50 0000不会出这种错误 二、原因 您可以考虑增加套接字超时等选项，以允许在服务器端传输
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摘要：一、问题源头 隐去原来的问题，直接举个例子： 二、原因 使用jieba分词时遇到了float类型的数据，需要进行转换。 三、解决方案 修改下输入的格式，转换下： jieba.lcut(str(str1))
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摘要：一、问题源头 函数内部使用了和函数外部同名的变量，程序不能识别。 简化下： def run(): for i in range(10): x.append(i) # 打印x print(x) # 调用函数 run() 二、原因 对于一个全局变量，如果在函数内部，没有对该变量进行全局声明，则变量就会被
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摘要：一、问题源头 在使用jsonify时候，发现总是返回按照key排序的json，但是没有参数调整如何去掉排序。如下是官网1的截图，并没有可以调整参数的地方。 二、原因 见官网手册2，因为jsonnify是flask自带的函数，在最外层有可调节的参数JSON_SORT_KEYS。 三、解决方案 方案一：
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摘要：一、问题源头 在服务器上简单起了一个flask程序，程序报标题提示 二、原因 其实就是flask未使用 WSGI 启动，所以使用wsgi启动就行了，我找到两种方式，但不知道怎么比较好坏，但以我的理解，底层都是wsgi，只是封装库不同而已。。。 三、解决方案 方法一： from gevent impo
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摘要：目录 训练集loss不下降 验证集loss不下降 测试集loss不下降 实践总结 loss不下降，分多种情况：训练集不下降，验证集不下降，本文结合其它博客，做个小的总结： 首先看看不同情况：train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降，test loss不断下降，
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摘要：一、问题源头 Linux 使用自己python文件包时，出现ModuleNotFoundError: No module named。 二、原因 IDE环境下，例如pycharm下，会自动搜索代码所在目录，寻找相关的包，而Linux环境下，直接运行.py文件，只会搜索默认的路径此时需要把代码所在目录
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摘要：一、问题源头 在notebook里面执行： import os #os.path.dirname(__file__)返回的是.py文件的目录 path1=os.path.dirname(__file__) print(path1) 二、原因 不能在jupyter（或者其他交互式）中这样写 三、解决方
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摘要：问题描述 在进行程序编写过程中，出现了一个报错：missing 1 required positional argument: 'self',一看这个报错信息就懵逼了，我所调用的函数没有哪个是需要self的参数的！ 解决方法 最后发现，是自己编写程序时太急，在调用某个类里面的方法之前，没有对类进行实
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摘要：一、问题源头 调用出错：在docker上根据官网和网站上提示安装了GPU的Xgboost，但是提示以下错误： git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost $ mkdir build $ cd build $ cma
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摘要：一、问题源头 训练xgboost分类时报错的，错误如题 二、原因 因为做了：train_test_split，导致train中的label不一定包含test的，从而出现上述问题 三、解决方案 1、方案一：确保每个类都能取到并放到train中； 2、方案二：忽略测试集，将全部数据放到train中。但是
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摘要：一、出错误背景： Pytorch 中想使用 CUDA 对程序计算进行加速 二、问题分析 错误的意思：object 的 device 类型期望得到的是 cuda 类型，但是实际上的类型确实 cpu 类型，在调用二分类交叉熵损失进行前向计算的时候 三、检查下面几点： 模型是否放到了CUDA上 model
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摘要：一、问题源头 定位：print(np.array(str_reparametrize).shape) 二、原因 numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor。 三、解决方案 转换成CPU tenor后即可 本文采用 print(str_reparametrize.c
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摘要：一、错误提示 二、错误原因 出现这个问题就是tensorflow第二次使用的是第一次的就的变量，两个变量名称是重复的 三、解决办法 方法一：重置图模型，刷新变量 方法二： 修改x和w的名称 本人采用方法一处理该错误。
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摘要：一、错误提示 kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters= i, batch_size=40, random_state=33) kmeans.fit(pcm_energys) #报错点 二、原因分析 网查了好多资料大致分为这几种情况： 输入到模型里的数据没严格转换成 n
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摘要：错误提示位置 freqs = np.linspace(0, sample_rate/2, nfft/2 + 1) 可能原因 1、numpy版本问题 2、Python版本问题：在python2，/只留下了整数部分，去掉了小数，是int型。而在python3里，/的结果是真正意义上的除法，结果是floa
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摘要：使用python的时候经常会遇到文本的编码与解码问题，其中很常见的一种解码错误如题目所示， 1、编码设置 第一行没有设置 # _*_ coding:utf-8 _*_ 2、后面处理数据时没有转码下，如open函数上 处理如下:with open("data.txt",'r',encoding='UT
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