error: type mismatch; found : org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] required: org.apache.spark.sql.Dataset[_] val lrModel = lr.fit(train)

时间: 2023-09-19 19:05:48 浏览: 152
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type mismatch

这个错误是因为你的lr.fit(train)方法需要一个DataFrame类型的数据集，而你传入的是一个RDD类型的数据集。你需要使用SparkSession将RDD转换为DataFrame。例如： ``` import spark.implicits._ val trainDF = train.toDF() val lrModel = lr.fit(trainDF) ``` 这样就可以将RDD转换为DataFrame，然后就可以成功地训练你的模型了。
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md

Data Type Mismatch(解决方案).md

项目中碰到过的

还是编译报错：type mismatch; found : Array[String] required: org.apache.spark.sql.Column .withColumn("title_seg", hanlp_seg("title"));

import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType} import com.hankcs.hanlp.HanLP // 定义一个名为 hanlp_seg 的 UDF 函数 val hanlp_seg = udf((text: String) => HanLP.segment(text).toString.split...

java.io.IOException: Type mismatch in key from map: expected org.apache.hadoop.io.Text, received org.apache.hadoop.io.LongWritable

这个错误通常是由于在map函数中输出的键值类型与reduce函数中指定的键值类型不一致导致的。 你需要检查map函数中输出的键值类型是否与reduce函数中指定的键值类型一致。如果不一致，你需要在map函数中输出正确的...

java.lang.Exception: java.io.IOException: Type mismatch in key from map: expected org.apache.hadoop.io.Text, received org.apache.hadoop.io.LongWritable

具体来说，在这个错误信息中，Mapper输出的键类型为org.apache.hadoop.io.LongWritable，但是Reducer期望的键类型为org.apache.hadoop.io.Text。 解决此问题的方法是，要么修改Mapper的输出类型为org.apache....

type mismatch;found : Array[String] required: org.apache.spark.sql.Column

这个错误通常发生在Spark SQL中，它表示您正在尝试将一个Array[String]类型的对象传递给需要org.apache.spark.sql.Column类型的对象的函数或方法。 解决此错误的方法是使用Spark SQL的内置函数array()将...

23/06/11 20:11:09 INFO internal.SharedState: Warehouse path is '/export/servers/spark/spark-warehouse'. Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'date_format(unix_timestamp(timestamp, 'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')' due to data type mismatch: argument 1 requires timestamp type, however, 'unix_timestamp(timestamp, 'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS')' is of bigint type.; at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala:42) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:82) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:74) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:301) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:301) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:69)

import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.read.format("csv").load("input.csv") val formattedDf = df.withColumn("timestamp", from_unixtime(unix_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Wav2vec2Model: size mismatch for decoder.model.0.weight: copying a param with shape torch.Size([256, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 512]). size mismatch for decoder.model.0.bias: copying a param with shape torch.Size([256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128]). size mismatch for decoder.model.3.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([7, 128]). size mismatch for decoder.model.3.bias: copying a param with shape torch.Size([64]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([7]).如何解决报错请举例

这个错误是由于在加载预训练模型的参数时，模型的某些层的维度和预训练模型的参数维度不匹配导致的。解决这个问题的方法是调整模型的参数维度，使其与预训练模型的参数维度相匹配。下面是一个简单的示例： ...

java.lang.IllegalArgumentException: argument type mismatch at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at com.ites.common.core.utils.reflect.ReflectUtils.invokeMethodByName(ReflectUtils.java:177)

这是Java程序的一个异常，可能是由于方法调用时传递的...具体来说，异常信息中的"argument type mismatch"表示参数类型不匹配。该异常通常会被抛出，使程序在运行时中断并报告错误，以便程序员能够对其进行调试和修复。

Error(s) in loading state_dict for MobileNetV2: size mismatch for classifier.1.weight: copying a param with shape torch.Size([1000, 1280]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4, 1280]). size mismatch for classifier.1.bias: copying a param with shape torch.Size([1000]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4]).

这个错误是由于加载的预训练模型的参数与当前模型的参数形状不匹配导致的。根据错误信息可以看出，加载的预训练模型中classifier.1.weight的形状是torch.Size([1000, 1280])，而当前模型中该参数的形状是torch....

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron: size mismatch for encoder_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([128, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 1024]). size mismatch for decoder.attn_rnn.weight_ih: copying a param with shape torch.Size([384, 768]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([384, 1280]). size mismatch for decoder.rnn_input.weight: copying a param with shape torch.Size([1024, 640]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1024, 1152]). size mismatch for decoder.stop_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([1, 1536]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1, 2048]).

这个错误表明在加载模型参数时发生了问题。具体来说，在尝试将参数从检查点加载到当前模型时，发现了形状不匹配的问题。在这种情况下，参数的大小在检查点和当前模型中不同。需要修复代码或检查点来解决这个问题。

Line 5: Char 33: error: unresolved reference: it val count0=i.count (it=='0') ^ Line 5: Char 33: error: type mismatch: inferred type is Boolean but (Char) -> Boolean was expected val count0=i.count (it=='0')

这个错误是因为 count 函数的 lambda 表达式中的 it 变量未定义。你需要在 lambda 表达式中定义 it 变量，例如： kotlin val i = "012345670" val count0 = i.count { c -> c == '0' } ...

exception:nested exception is org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: Could not set property 'createTime' of 'class com.xiangyixiang.www.official.entity.User' with value '2023-07-22 00:21:18' Cause: java.lang.IllegalArgumentException: argument type mismatch

根据异常信息，看起来 createTime 属性的类型与传递给它的值不匹配，导致类型转换失败。请确保 createTime 属性的类型与传递给它的值的类型相匹配。 如果 createTime 属性是一个时间类型字段，可以尝试将传递给它的...

Multiple markers at this line - Type mismatch: cannot convert from jakarta.servlet.RequestDispatcher to javax.servlet.RequestDispatcher - Type mismatch: cannot convert from jakarta.servlet.RequestDispatcher to javax.servlet.RequestDispatcher

这是一个编译错误，是因为您的代码中使用了 Jakarta Servlet API，而您的开发环境中使用的是 Java Servlet API。这两个 API 包含了相同的类，但是包名不同，因此在编译时会出现类型不匹配的错误。...

org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: Could not set property 'chapterId' of 'class com.swpu.template.entity.Chapter' with value '1682081761363578881' Cause: java.lang.IllegalArgumentException: argument type mismatch

异常信息中提到了 java.lang.IllegalArgumentException: argument type mismatch，这意味着参数类型不匹配。可能是在将值 '1682081761363578881' 设置给 chapterId 属性时，类型不匹配导致的。 请检查一下 ...

Error(s) in loading state_dict for LeNet: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 1, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 1, 5, 5]). size mismatch for conv1.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6]). size mismatch for conv2.weight: copying a param with shape torch.Size([20, 10, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16, 6, 5, 5]). size mismatch for conv2.bias: copying a param with shape torch.Size([20]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16]). size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([50, 320]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120, 256]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120]). size mismatch for fc2.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84, 120]). size mismatch for fc2.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84]).

这个错误信息提示我们在加载预训练模型的权重时，发现模型中的部分参数形状与当前创建的模型不匹配，具体来说，就是： - conv1.weight的形状应该为(6, 1, 5, 5)，但是预训练模型中的形状为(10, 1, 5, 5)；...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Network_bn: size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([4, 21168]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5, 21168]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([4]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5]).

这个错误是由于加载模型参数时，发现模型的参数形状与checkpoint中的形状不匹配导致的。具体来说，出错的是网络中的fc1层的权重和偏置。 在checkpoint中，fc1权重的形状为torch.Size([4, 21168])，而当前模型中的...

Error (10515): VHDL type mismatch error at clock.vhd(66): integer type does not match string literal

这个错误通常表示在代码中使用的不同类型的信号进行了比较。在这个例子中，你试图将一个整数类型的常量（"000000"）赋值给一个std_logic_vector类型的信号（hour），导致类型不匹配。 你应该将"000000"转换为std_...
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