上面代码报错 device list is null , session closed

如果您在使用 expect 工具时出现了 "device list is null" 或 "session closed" 的错误提示，通常是由于 expect 找不到所需的设备或无法正确交互导致的。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查 expect 是否安装并正确配置。如果您尚未安装 expect 工具，可以使用以下命令在 CentOS 中进行安装：

   sudo yum install expect

2. 确保您的 expect 脚本中的命令正确。在您的脚本中，确保 spawn 命令正确指定了要连接的设备，并且 expect 命令正确等待并处理设备返回的输出。

3. 如果您的脚本中包含了多个 spawn 命令，请使用 expect_before 或 expect_after 命令来指定不同 spawn 命令的不同等待时间和输出处理方式。

4. 确保您的脚本中的 send 命令正确发送了所需的输入，并使用正确的换行符。通常情况下，使用 \r 换行符即可。

如果以上解决方案都无法解决问题，建议您检查设备的网络连接和状态，或者尝试使用其他交互式工具来进行测试，以进一步排除问题。

相关问题

graphics device is null

As an AI language model, I cannot provide a specific answer without additional information. However, in general, the error message "graphics device is null" typically occurs in programming when attempting to access a graphics device that has not been initialized or has been closed. This error message may also occur if the graphics driver is outdated or incompatible with the system. To resolve this issue, ensure that the graphics device is properly initialized and updated.

pytorch报错name 'device' is not defined

这个错误通常是因为在代码中使用了`device`变量，但是没有进行定义或者赋值。

如果你使用了PyTorch中的GPU加速功能，那么需要先定义`device`变量。例如：

import torch

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这个代码会先检查是否有可用的GPU，如果有则使用第一个GPU，否则使用CPU。你可以根据自己的需要来选择使用哪一个设备。

在使用`device`变量的时候，需要将所有的Tensor对象都放到指定的设备上。例如：

x = torch.randn(10, 10)
x = x.to(device)

这个代码会将`x`对象放到指定的设备上。如果你没有使用GPU加速，那么`x`会被放到CPU上。