File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\runpy.py", line 86, in run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\Scripts\yolo.exe_main.py", line 7, in <module> File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\cfg_init.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 366, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\engine\trainer.py", line 127, in init raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'mydata_tuomin\tuomin.yaml' error 'str' object is not a mapping

时间: 2023-08-22 10:09:50 浏览: 246
这条错误可能是由于`mydata_tuomin\tuomin.yaml`数据集文件中的某些参数格式不正确导致的。具体错误信息是`'str' object is not a mapping'`,可能是因为`tuomin.yaml`中使用了字符串而不是数据字典。您可以检查一下`tuomin.yaml`文件中的格式是否正确,并确保所有参数都是数据字典格式。另外,您可以尝试使用其他数据集文件或创建新的数据集文件来解决此问题。
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根据错误日志显示,出现了一个 `ValueError`,提示说字典更新序列的元素 #0 的长度为 1,需要为 2。这通常是由于配置文件格式错误导致的。可能是在配置文件中有一个字典的键值对出现了问题,例如只提供了键但没有提供值,或者值类型错误等。你需要检查一下配置文件中的字典格式是否正确,并确保所有键都有对应的值。如果你能提供更多的上下文信息和配置文件内容,我可以帮你更好地解决这个问题。

在pip install scikit-learn完事后出现以下报错,ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 438, in _error_catcher yield File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 561, in read data = self._fp_read(amt) if not fp_closed else b"" File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 527, in _fp_read return self._fp.read(amt) if amt is not None else self._fp.read() File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\cachecontrol\filewrapper.py", line 90, in read data = self.__fp.read(amt) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 463, in read n = self.readinto(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 507, in readinto n = self.fp.readinto(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\socket.py", line 704, in readinto return self._sock.recv_into(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\ssl.py", line 1242, in recv_into return self.read(nbytes, buffer) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\ssl.py", line 1100, in read return self._sslobj.read(len, buffer) socket.timeout: The read operation timed out During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_internal\cli\base_command.py", line 160, in exc_logging_wrapper status = run_func(*args) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_internal\cli\req_command.py", line 247, in wrapper return func(self, options, args) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_internal\commands\install.py", line 419, in run requirement_set = resolver.resolve( File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_internal\resolution\resolvelib\resolver.py", line 92, in resolve result = self._result = resolver.resolve( File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip_vendor\resolvelib\resolvers.py"这是什么原因

这个错误报告表明在安装 scikit-learn 时发生了一个网络连接错误,可能是由于连接超时或网络不稳定等问题导致的。你可以尝试重新运行 `pip install scikit-learn` 命令,或者检查网络连接是否正常。如果问题仍然存在,你可以尝试使用其他镜像源进行安装,或者手动下载 scikit-learn 的安装包进行安装。
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Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3081, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 70, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 98, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index_class_helper.pxi", line 89, in pandas._libs.index.Int64Engine._check_type KeyError: 'column_name' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 28, in <module> if test_output.loc[i, 'column_name'] == y_pred[i, 0]: File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 889, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1060, in _getitem_tuple return self._getitem_lowerdim(tup) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 831, in _getitem_lowerdim return getattr(section, self.name)[new_key] File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 895, in __getitem__ return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1124, in _getitem_axis return self._get_label(key, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1073, in _get_label return self.obj.xs(label, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 3739, in xs loc = index.get_loc(key) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3083, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'column_name' 进程已结束,退出代码1

D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件,它是建立在Spigot平台之上的,能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统,可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性:ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入,管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性,允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态:根据描述,ServerForms目前处于开发阶段,仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能,但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划:作者提到了未来的几个增强方向。例如,'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化,以支持更精细的权限分配,确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加,以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能,确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进,它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单,无需进入服务器后台进行操作。最后,插件作者还开放了建议通道,鼓励用户提出自己的意见和建议,以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言:从标签"Java"来看,ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一,特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息:提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master",这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上,而"master"通常指的是主分支,表明这是一个主开发线的快照。 总结来说,ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件,用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项,并且正在积极开发中。该插件基于Java开发,采用了Spigot平台,并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"