ValueError: For 'context.set_context', package type mindspore support 'device_target' type cpu, but got Ascend.

时间: 2024-01-22 19:19:14 浏览: 134
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python学习笔记-面向对象高级编程-20200324

这个错误通常发生在使用MindSpore框架时，你可能在使用 Ascend 设备时错误地将 `device_target` 参数设置为了 "Ascend"，而 MindSpore 只支持 "cpu" 作为 `device_target` 参数的值。 解决这个问题的方法是将 `device_target` 参数设置为 "CPU"，而不是 "Ascend"。你可以在代码中使用以下语句来设置 `device_target` 参数： ```python from mindspore import context context.set_context(device_target="CPU") ``` 这将把 `device_target` 参数设置为 "CPU"，并应该解决你遇到的问题。
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怎么解决以上问题ValueError: For 'context.set_context', package type mindspore support 'device_target' type cpu, but got Ascend.

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def checkClicked(group, mouse_pos, group_type='NUMBER'): selected = [] # 数字卡片/运算符卡片 if group_type == GROUPTYPES[0] or group_type == GROUPTYPES[1]: max_selected = 2 if group_type == GROUPTYPES[0] else 1 num_selected = 0 for each in group: num_selected += int(each.is_selected) for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): if each.is_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected -= 1 each.select_order = None else: if num_selected < max_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected += 1 each.select_order = str(num_selected) if each.is_selected: selected.append(each.attribute) # 按钮卡片 elif group_type == GROUPTYPES[2]: for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): each.is_selected = True selected.append(each.attribute) # 抛出异常 else: raise ValueError('checkClicked.group_type unsupport <%s>, expect <%s>, <%s> or <%s>...' % (group_type, *GROUPTYPES)) return selected详细讲解这段代码

函数接受三个参数：group ...如果 group_type 不是数字卡片、运算符卡片或按钮卡片，则该函数会抛出一个 ValueError 异常，提示 group_type 的值不受支持。 最后，该函数返回一个包含选中 sprite 属性的列表。

import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

这段代码实现了一个线程池，包含了两个类：Task 和 ThreadPool。 Task 类表示一个任务，包含了任务的 ID、类型和数据。其中，类型有两种，分别为 'analysis' 和 'calculation'。Task 类有一个 run 方法，用来执行...

优化代码 def read_file(data_file, file_type): if "csv" in file_type: if "gz" in file_type: return pd.read_csv(data_file, sep=',', compression='gzip') else: return pd.read_csv(data_file, sep=',') if "feather" in file_type: return pd.read_feather(data_file) else: raise FileExistsError("Unknown data file type")

可以将多层嵌套的 if 语句简化为一个 if-elif-else 结构，同时也可以将 raise 语句修改为 ValueError，因为 FileExistsError 是文件已存在的错误，不太适合在这里使用。修改后的代码如下： def read_file(data_...

def null_input(self): # try: self.train_size = float(self.train_size_entry.get()) self.test_size = float(self.test_size_entry.get()) # except ValueError: messagebox.showerror(message='请填写正确的训练集和测试集比例') # else: # if self.file_path == '': # messagebox.showerror(message='请选择需要划分的数据集文件') # elif self.train_size + self.test_size != 1: # messagebox.showerror(message='训练集与测试集的比例之和必须等于 1') # else: data = pd.read_csv(self.file_path) # 读取数据集解释每一句代码含义

5. except ValueError: messagebox.showerror(message='请填写正确的训练集和测试集比例') 这行代码在 try 块中，用于捕捉可能出现的 ValueError 异常，如果出现异常则显示错误信息。 6. data = pd.read_csv...

优化以下python代码 def run(self): print('start local upgrade') print(f'model: {self.d.info["productName"]}, serial: {self.d.serial}') print(f'source os version: {self.source}') print(f'target os version: {self.target}') if self._check_ota_file(): if not self._open_local_upgrade(): raise SyntaxError('open local upgrade fail') current_version = self._check_current_version() if current_version: if self._select_ota_file_upgrade(): return self._check_ota_status() raise ValueError(f'can not find the ota file {self.target} in device internal storage')

raise ValueError(f'can not find the ota file {self.target} in device internal storage') if not self._open_local_upgrade(): raise SyntaxError('open local upgrade fail') current_version = self._...

def is_valid_date(date_str): try: datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return True except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = None for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i['合同到期时间'].str): ds.concat(i) print(ds)

except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('/path/to/data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = pd.DataFrame() for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i[1]['...

ValueError: User specified autocast device_type must be cuda or cpu, but got True

当收到ValueError: User specified autocast device_type must be cuda or cpu, but got True这样的错误时，这是在使用PyTorch的自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）功能时遇到了问题。device_type ...

ValueError: Invalid CUDA 'device=0' requested. Use 'device=cpu' or pass valid CUDA device(s) if available, i.e. 'device=0' or 'device=0,1,2,3' for Multi-GPU. torch.cuda.is_available(): False torch.cuda.device_count(): 1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']: None

根据你提供的错误信息可以看出，PyTorch无法在CUDA可用的情况下使用GPU，可能是因为没有正确安装或配置CUDA。请按照以下步骤检查： 1. 确认CUDA已正确安装。可以使用以下命令检查CUDA版本： bash ...

运行后报错：ValueError: __init__() argument port required for protocol tcp

这个错误通常是因为使用了socket的TCP协议，但没有指定端口。 解决方法： 在程序中指定端口号，例如： ...这样就可以避免出现ValueError: __init__() argument port required for protocol tcp的错误了。

0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

这段代码是关于PyKEEN的元数据和源数据的设置。在这里，它设置了以下内容： 1. 数据集 2. 模型 3. 损失函数 4. 正则化器 5. 优化器 6. 训练循环 7. 训练 8. 评估器和度量指标 ...在设置每个内容时，代码都会使用一些...

请仿照这一段代码，if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')

self.file_type = file_type self.names = names self.pd_data = None self.x = None self.y = None def read_data(self): if self.file_type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)...

ValueError: You called set_weights(weights) on layer "sequential" with a weight list of length 128, but the layer was expecting 8 weights. Provided weights: [-0.33443388 0.19546333 0.09879837 0.61725309 ...

这个错误是因为你提供的权重数目与模型期望的权重数目不匹配。在这个例子中，你正在尝试将一个包含128个权重的权重列表传递给一个期望8个权重的层。 这通常是由于以下原因之一导致的： 1. 你正在尝试加载不匹配的...

ValueError: You called set_weights(weights) on layer "sequential" with a weight list of length 50, but the layer was expecting 6 weights. Provided weights: [[0.51890364 0.97415694 0.94281019 ... 0.7449904 ...

for layer in model.layers: print(layer.name, layer.trainable, layer.output_shape) 如果您发现模型结构不同，则需要重新训练模型，并确保在使用set_weights()函数时提供正确数量的权重。如果您不确定...

import jqdata # 初始化聚宽账号密码 def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock,3, 'close', skip_paused=True) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date() # 判断是否满足卖出条件 if current_date - buy_date >= 3: # 判断是否亏损超过5% if (context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05: return True return False def sell_stock(stock, context): # 卖出股票 order_target(stock, 0) 报错count = int(unit[:-1]) ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'clos'

这个错误是因为在获取股票价格时，使用了错误的列名。在attribute_history()函数中，第三个参数应该是列名，而不是'close'。请将attribute_history(stock,3, 'close', skip_paused=True)修改为attribute_...

ValueError: object __array__ method not producing an array

例如，如果您的numpy数组的数据类型为object，您可以使用astype()方法将其转换为float或int类型的数组。例如： python import numpy as np # 创建一个数据类型为object的数组 arr = np.array([1, 2, ...

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