python与西门子1200通讯报错RuntimeError: b'CPU : Item not available'
时间: 2024-04-25 12:26:21 浏览: 16
这个错误通常是由于访问不正确的数据块或变量类型引起的。请确认您的程序中使用的数据块名称和变量类型是否正确,并且确保您正在尝试访问PLC中实际存在的数据块。此外,您还需要注意确保您的Python程序与PLC之间的连接已经建立成功,并且使用的IP地址和端口号是正确的。如果问题仍然存在,请尝试检查您的PLC配置和通信设置,以确保PLC已正确地设置为与Python程序通信。
相关问题
python报错RuntimeError: Cumulative KDE evaluation requires scipy
这个错误提示说明你的Python代码需要Scipy库中的Cumulative KDE功能,但是你的系统中没有安装Scipy库。要解决这个问题,你可以使用以下两种方法之一:
1. 安装Scipy库。你可以通过pip命令来安装Scipy库。在终端或命令行中输入以下命令:
```
pip install scipy
```
如果你使用的是Python3,则需要使用pip3命令:
```
pip3 install scipy
```
安装完成后,重新运行你的Python代码即可。
2. 修改代码。如果你不需要使用Cumulative KDE功能,可以直接将相关代码注释掉或删除。或者你可以使用其他库或算法来替代Cumulative KDE功能。
yolov5报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
这个错误是由于CUDA设备端断言触发引起的CUDA错误。根据给出的引用内容,主要原因可能是由于GPU显存不足导致的。解决这个问题的方法包括:
1. 将batch_size调小,减少每次传入模型的数据量。
2. 使用item()属性来获取torch变量的标量值,以减少显存的占用。
3. 在测试阶段,可以添加CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1的代码,以确保CUDA错误能够被同步报告。
另外,有人遇到类似问题时,发现错误并非是标签与分类的类别不一致,而是网络最后一层的代码有问题。需要确保网络输出的分类数与实际要求的分类数一致,例如将nn.Linear的输出尺寸改为正确的分类数。
综上所述,你遇到的yolov5报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered可能是由于GPU显存不足所致。你可以尝试上述方法来解决这个问题。