epo=os&infra=stock32 error was 14: curl#6 - "Could not resolve host: mirrorlist.centos.org; Unknown error"

这个错误提示 "epo=os&infra=stock32 error was 14: curl#6 - 'Could not resolve host: mirrorlist.centos.org; Unknown error'" 意味着你在尝试从CentOS镜像列表 (mirrorlist.centos.org) 下载软件包时遇到了问题。具体来说：

1. **错误代码**：error was 14通常表示cURL库遇到了一个未知错误，编号14在这里可能对应的是cURL中的某个特定错误码。

2. **DNS解析失败**："Could not resolve host: mirrorlist.centos.org" 表明系统无法找到指定的域名服务器，即它无法将'mirrorlist.centos.org'转换成IP地址。

3. **原因分析**：可能是网络连接问题、DNS服务器配置错误、防火墙限制了对特定域名的访问，或者是镜像站暂时不可达。

解决这个问题的一般步骤包括：
- 检查网络连接是否稳定。
- 确认DNS设置是否正常，可以尝试更换其他DNS服务器。
- 如果有防火墙，请临时关闭或者添加例外规则允许访问该镜像站点。
- 等待一段时间看看问题是否自行解决，有时是由于服务器维护或临时故障。

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def train(): # 训练 print('Start training ===========================================>') best_epo = -1 max_pck = -1 cur_lr = learning_rate print('Learning Rate: {}'.format(learning_rate)) for epoch in range(1, epochs + 1): print('Epoch[{}/{}] ==============>'.format(epoch, epochs)) model.train() train_loss = [] for step, (img, label, img_name, w, h) in enumerate(train_loader): label = torch.stack([label] * 6, dim=1) # bz * 6 * 21 * 46 * 46 if cuda: img = img.cuda() label = label.cuda() optimizer.zero_grad() pred_maps = model(img) # (FloatTensor.cuda) size:(bz,6,21,46,46) loss = sum_mse_loss(pred_maps, label) # total loss loss.backward() optimizer.step() if step % 100 == 0: print('STEP: {} LOSS {}'.format(step, loss.item())) loss_final = sum_mse_loss(pred_maps[:, -1, ...].cpu(), label[:, -1, ...].cpu()) train_loss.append(loss_final) # save sample image **** save_images(label[:, -1, ...].cpu(), pred_maps[:, -1, ...].cpu(), epoch, img_name, save_dir) # eval model after one epoch eval_loss, cur_pck = eval(epoch, mode='valid') print('EPOCH {} Valid PCK {}'.format(epoch, cur_pck)) print('EPOCH {} TRAIN_LOSS {}'.format(epoch, sum(train_loss)/len(train_loss))) print('EPOCH {} VALID_LOSS {}'.format(epoch, eval_loss)) if cur_pck > max_pck: torch.save(model.state_dict(), os.path.join(save_dir, 'best_model.pth')) max_pck = cur_pck best_epo = epoch print('Current Best EPOCH is : {}\n**************\n'.format(best_epo)) torch.save(model.state_dict(), os.path.join(save_dir, 'final_epoch.pth')) if epoch % lr_decay_epoch == 0: cur_lr /= 2 update_lr(optimizer, cur_lr) print('Train Done!') print('Best epoch is {}'.format(best_epo))

train()是一个函数，具体实现的内容需要根据上下文和代码细节来确定。一般来说，train()函数用于训练机器学习模型，包括读取数据、构建模型、设置优化器和损失函数、进行训练迭代等步骤。在训练过程中，train()函数通常需要不断调用其他函数来执行具体的操作，如计算梯度、更新参数等。

[root@localhost ~]# ps -lA | head -n 5 F S UID PID PPID C PRI NI ADDR SZ WCHAN TTY TIME CMD 4 S 0 1 0 0 80 0 - 60282 do_epo ? 00:00:06 systemd 1 S 0 2 0 0 80 0 - 0 - ? 00:00:00 kthreadd 1 I 0 3 2 0 60 -20 - 0 - ? 00:00:00 rcu_gp 1 I 0 4 2 0 60 -20 - 0 - ? 00:00:00 rcu_par_gp

根据你提供的 ps -lA 命令结果的前5行，我们可以看到以下内容：

第一行是列标题，描述了每个字段的含义。

第二行开始是具体的进程信息，其中：

- 第二行中的 F 字段为 "4"，表示进程的标志（flags）。
- 第二行中的 S 字段为 "S"，表示进程正在睡眠（sleeping）。
- 第二行中的 UID 字段为 "0"，表示进程的用户标识符（User ID）。
- 第二行中的 PID 字段为 "1"，表示进程的进程标识符（Process ID）。
- 第二行中的 PPID 字段为 "0"，表示父进程的进程标识符（Parent Process ID）。
- 第二行中的 C 字段为 "0"，表示进程的CPU占用率（CPU usage）。
- 第二行中的 PRI 字段为 "80"，表示进程的调度优先级（Priority）。
- 第二行中的 NI 字段为 "0"，表示进程的调度优先级修正值（Nice value）。
- 其他字段包括 ADDR、SZ、WCHAN、TTY、TIME 和 CMD 分别表示进程的内存地址、大小、等待通道、终端设备、运行时间和命令。

第三行到第五行的进程信息也以类似的方式显示了各个字段的值。这些信息可以帮助我们了解每个进程的状态和属性。