pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for PredictBody

时间: 2024-04-26 15:26:06 浏览: 14
很抱歉,我无法提供关于 pydantic_core._pydantic_core.ValidationError 的具体解决方案,因为我无法访问您的具体代码和上下文。然而,通常情况下,这个错误是由于输入数据与 Pydantic 模型的验证规则不匹配引起的。 您可以尝试检查以下几点来解决这个问题: 1. 确保您的输入数据符合 Pydantic 模型的定义。验证错误可能会指出具体的错误所在,您可以根据错误信息检查输入数据是否缺少或包含了不正确的字段。 2. 检查您的验证规则是否正确。确保模型的字段类型、验证规则和默认值等设置正确无误。 3. 如果您的输入数据来自外部源(如用户输入或网络请求),请确保对输入数据进行适当的清理和验证,以防止恶意数据或无效数据导致验证错误。 如果您能够提供更多的上下文信息和代码示例,我可能能够给出更具体的解决方案。
相关问题

Error: Core validation: ERROR:Couldn't resolve reference to FType 'int'.

这个错误通常出现在 Common API 的 fidl 文件中,表示 FType 中引用的某个类型无法被解析。在这个具体的错误信息中,指出了无法解析 int 这个 FType 类型。 这个错误一般是由于 fidl 文件中定义的某个 FType 类型有误或者未被正确引用,导致编译器无法找到对应的类型定义。要解决这个问题,可以检查 fidl 文件中定义的类型是否正确、是否存在拼写错误等问题,或者检查引用该类型的代码是否正确引用了该类型。 需要注意的是,Common API 中的 FType 类型是抽象的类型,不是任何一种具体编程语言中的类型,因此在使用时需要按照 Common API 中的规范来定义和引用。

我写了下述代码用于检查紧急联系人的电话号码是否合法,但是在我在admin中为一个员工添加一个紧急联系人时,他不会报错,感觉是因为外键连接的某种原因导致了无法进行跨表检查合法性,我需要怎么修改?class EmergencyAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ['staff_name', 'name', 'tel'] search_fields = ['res_id__NAME',] # 找到外键对应的表中的属性 def staff_name(self, obj): return obj.res_id.NAME # 将这个属性的标题行进行重命名 staff_name.short_description = '员工姓名' def formfield_for_dbfield(self, db_field, **kwargs) : formfield = super().formfield_for_dbfield(db_field, **kwargs) # 电话号码有效性验证 if db_field.name == 'tel' and isinstance(formfield.widget, TextInput): def validate_tel(value): if not value.isdigit() or len(value) != 11: raise ValidationError('请输入有效手机号码') formfield.widget.input_type = 'TEL' formfield.validators.append(validate_tel) return formfield

您可以在 EmergencyAdmin 类中添加一个 `formfield_for_foreignkey` 方法,用于检查紧急联系人是否属于该员工。需要注意的是,您需要确保该员工已经存在于数据库中,否则会出现 IntegrityError。以下是修改后的代码: ```python from django.core.exceptions import ValidationError class EmergencyAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ['staff_name', 'name', 'tel'] search_fields = ['res_id__NAME',] # 找到外键对应的表中的属性 def staff_name(self, obj): return obj.res_id.NAME # 将这个属性的标题行进行重命名 staff_name.short_description = '员工姓名' def formfield_for_dbfield(self, db_field, **kwargs): formfield = super().formfield_for_dbfield(db_field, **kwargs) # 电话号码有效性验证 if db_field.name == 'tel' and isinstance(formfield.widget, TextInput): def validate_tel(value): if not value.isdigit() or len(value) != 11: raise ValidationError('请输入有效手机号码') formfield.widget.input_type = 'TEL' formfield.validators.append(validate_tel) return formfield def formfield_for_foreignkey(self, db_field, request, **kwargs): formfield = super().formfield_for_foreignkey(db_field, request, **kwargs) # 紧急联系人必须属于该员工 if db_field.name == 'res_id': formfield.queryset = formfield.queryset.filter(staff=request.obj.staff) return formfield ``` 在 `formfield_for_foreignkey` 方法中,我们首先调用父类的方法以获取默认的表单字段,然后再将其限制为仅包含属于该员工的紧急联系人。需要注意的是,我们使用 `request.obj` 来获取当前正在编辑的员工对象,这个属性需要在 `get_form` 方法中设置: ```python class EmergencyAdmin(admin.ModelAdmin): # ... def get_form(self, request, obj=None, **kwargs): request.obj = obj return super().get_form(request, obj, **kwargs) ``` 这样就能够在添加紧急联系人时检查其合法性并确保其属于正确的员工了。

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2023-06-07 20:20:53.063803: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1780] OP_REQUIRES failed at summary_kernels.cc:65 : NOT_FOUND: Failed to create a NewWriteableFile: ./newData/GPUTest/CNNshape1__StudySpeed_0.001__Net_1.0__Len_1000__GoodStop_False__Batchsize_100__Epoch_300__attrName_time_OneByOne_SignDirect__dataPath_DataBaseTest__aimVPN_V2Ray/model/dnnb_lock1000\train/events.out.tfevents.1686140453.DESKTOP-3E6S8MQ.9084.0.v2 : ϵͳ�Ҳ���ָ����·���� ; No such process Creating writable file ./newData/GPUTest/CNNshape1__StudySpeed_0.001__Net_1.0__Len_1000__GoodStop_False__Batchsize_100__Epoch_300__attrName_time_OneByOne_SignDirect__dataPath_DataBaseTest__aimVPN_V2Ray/model/dnnb_lock1000\train/events.out.tfevents.1686140453.DESKTOP-3E6S8MQ.9084.0.v2 Could not initialize events writer. Traceback (most recent call last): File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 315, in <module> StartNet(aimVpn,attrNameGet,dataBasePath) File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 251, in StartNet history = dnn_b.fit(np.array(x2),np.array(y_APP),epochs=EPOCHS,batch_size=BATCH_SIZE,verbose=2,callbacks=[tensorboard],validation_split=0.3) File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_summary_ops.py", line 140, in create_summary_file_writer _result = pywrap_tfe.TFE_Py_FastPathExecute( UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 410: invalid continuation byte

Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

: The registry.env_specs property along with EnvSpecTree is deprecated. Please use registry directly as a dictionary instead. logger.warn( Successfully registered the following environments: ['MetaDrive-validation-v0', 'MetaDrive-10env-v0', 'MetaDrive-100envs-v0', 'MetaDrive-1000envs-v0', 'SafeMetaDrive-validation-v0', 'SafeMetaDrive-10env-v0', 'SafeMetaDrive-100envs-v0', 'SafeMetaDrive-1000envs-v0', 'MARLTollgate-v0', 'MARLBottleneck-v0', 'MARLRoundabout-v0', 'MARLIntersection-v0', 'MARLParkingLot-v0', 'MARLMetaDrive-v0']. Known pipe types: wglGraphicsPipe (all display modules loaded.) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\metadrive\examples\drive_in_single_agent_env.py", line 56, in <module> raise e File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\metadrive\examples\drive_in_single_agent_env.py", line 36, in <module> o = env.reset() File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\metadrive\envs\base_env.py", line 371, in reset self.lazy_init() # it only works the first time when reset() is called to avoid the error when render File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\metadrive\envs\base_env.py", line 258, in lazy_init engine = initialize_engine(self.config) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\metadrive\engine\engine_utils.py", line 12, in initialize_engine cls.singleton = cls(env_global_config) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\metadrive\engine\base_engine.py", line 29, in __init__ EngineCore.__init__(self, global_config) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\metadrive\engine\core\engine_core.py", line 189, in __init__ gltf.patch_loader(self.loader) AttributeError: module 'gltf' has no attribute 'patch_loader'

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