autoDL kex_exchange_identification: read: Connection reset

时间: 2023-12-22 07:29:27 浏览: 217
根据提供的引用内容,当使用git clone命令克隆一个仓库时,可能会遇到"gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated"错误。这个错误通常是由于代理设置错误导致的。 解决这个问题的方法是检查和修复代理设置。你可以按照以下步骤进行操作: 1. 检查代理设置:使用以下命令检查当前的代理设置: ```shell git config --global --get http.proxy git config --global --get https.proxy ``` 2. 清除代理设置:如果代理设置存在,可以使用以下命令清除代理设置: ```shell git config --global --unset http.proxy git config --global --unset https.proxy ``` 3. 重新尝试克隆仓库:清除代理设置后,再次尝试使用git clone命令克隆仓库,应该不再出现"gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated"错误。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 436, in <module> main() File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 171, in main checkpoint_dict = {k: v for k, v in checkpoint['state_dict'].items() if k.split(".")[1] in det_idx_range} KeyError: 'state_dict' (YOLOP) root@autodl-con

这个错误提示是在运行一个名为 train_dwa.py 的 Python 脚本时出现的。根据错误提示,这个脚本在第 171 行尝试使用一个名为 `checkpoint` 的字典,并从中获取一个名为 `state_dict` 的键的值,但是在 `checkpoint` 字典中找不到这个键。 具体而言,这个错误提示的最后一行是: ``` KeyError: 'state_dict' ``` 这个错误提示说明在获取 `state_dict` 值时出现了 KeyError,也就是说在 `checkpoint` 字典中找不到名为 `state_dict` 的键。 可能的原因是 `checkpoint` 字典中没有 `state_dict` 这个键,或者 `state_dict` 键的值为 None。你可以检查一下 `checkpoint` 字典中的键值对,看看是否有名为 `state_dict` 的键,或者使用 `print(checkpoint)` 打印出整个 `checkpoint` 字典,看看其中的内容。另外,你也可以检查一下代码是否正确地加载了预训练模型。

autodl服务器Failed to connect to bus: Host is down

### 解析错误原因 当遇到 `Failed to connect to bus: Host is down` 错误时,这通常意味着系统未能成功启动或连接到 D-Bus 系统总线服务。此问题可能源于当前环境未使用 `systemd` 作为初始化系统[^1]。 ### 提供解决方案 #### 方法一:安装并配置 `systemd` 如果目标环境中缺少 `systemd` 或者不是默认的初始化进程管理器,则可以尝试通过以下命令来修复: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install systemd-sysv ``` 重启机器以应用更改,并验证是否解决了问题。 #### 方法二:切换至兼容模式或其他工具替代 对于某些特定平台(如 Docker 容器内),由于架构设计的原因无法直接支持完整的 `systemd` 功能集。此时建议考虑如下调整方案之一: - **采用轻量级容器化技术**:比如 Podman 或 LXC/LXD 进行部署; - **利用宿主机的服务管理系统**:即不在容器内部调用 `systemctl` 命令而是由外部控制; - **寻找不依赖于 `systemd` 的软件版本**:部分应用程序提供了独立运行的方式,无需借助复杂的后台守护程序框架; 针对 Autodl 平台的具体情况,考虑到其底层实现基于 Docker 技术[^4],推荐优先探索第二种思路中的选项,即让 Autodl 托管的任务不再试图访问本地系统的 `systemd` 接口,转而依靠更简单的方法完成所需操作。 ### 验证修正效果 无论采取哪种措施,在实施之后都应当仔细测试新设置下的行为表现,确认不会再出现类似的通信异常现象。可以通过模拟触发之前导致崩溃的动作来进行初步检验。
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lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000204.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000205.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000206.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000207.bin eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:07, 8.56it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]Traceback (most recent call last): File "eval_rcnn.py", line 908, in <module> eval_single_ckpt(root_result_dir) File "eval_rcnn.py", line 771, in eval_single_ckpt eval_one_epoch(model, test_loader, epoch_id, root_result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 694, in eval_one_epoch ret_dict = eval_one_epoch_rpn(model, dataloader, epoch_id, result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 143, in eval_one_epoch_rpn for data in dataloader: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __next__ lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000208.bin data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1085, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1111, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0.

train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络,进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式,把它放在cuda(GPU)上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)运行时报错: File "/root/autodl-tmp/project/tools/../pointnet2_lib/pointnet2/pointnet2_modules.py", line 165, in forward new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

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