请求的资源[/att_war_exploded/functionModule]不可用

根据提供的引用内容，我了解到您可能遇到了一个请求的资源不可用的问题。根据引用和引用中提到的ABAP相关内容，我可以给您提供一些可能的解决方法：

1. 检查资源路径：首先，您需要确保请求的资源路径是正确的。请检查您的代码中是否正确指定了资源路径，并且资源确实存在于该路径下。

2. 检查资源权限：如果资源路径正确，但仍然无法访问，可能是由于您没有足够的权限来访问该资源。请确保您具有足够的权限来访问所请求的资源。

3. 检查资源状态：有时候，请求的资源可能由于某种原因而处于不可用状态。请检查您的资源是否处于可用状态，并且没有被其他进程或服务占用。

4. 检查网络连接：如果您的应用程序需要通过网络来访问资源，那么请确保您的网络连接是正常的。检查您的网络设置，并确保您的应用程序可以正常连接到所请求的资源。

5. 检查日志和错误信息：如果以上方法都无法解决问题，您可以查看相关的日志和错误信息，以了解更多关于请求资源不可用的具体原因。根据错误信息，您可以进一步调试和解决问题。

希望以上方法能够帮助您解决请求资源不可用的问题。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

[[node gradient_tape/model/multi_head_attention_1/multi_head_attention_1-Attention/truediv_1/RealDiv (defined at D:/pythonPro66/att_mtcn_cli_train.py:427) ]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info. [Op:__inference_train_function_6511]

这看起来像是一个 TensorFlow 报错信息，提示了一个节点的定义位置以及建议的解决方法。这个错误信息表明在训练过程中，模型在执行某个操作时内存溢出了，导致程序崩溃。建议你按照提示添加 `report_tensor_allocations_upon_oom` 选项，这样能够在程序内存溢出时输出一份当前内存分配情况的报告。这样可以更好地帮助你查找问题所在并进行调试。

for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

这段代码是一个训练循环，用于在每个训练批次中训练 `attgan` 模型。

首先，使用 `progressbar(train_dataloader)` 创建了一个进度条对象，用于在训练过程中显示进度。

然后，通过迭代 `train_dataloader` 获取每个批次的图像 `img_a` 和属性 `att_a`。在循环中，调用 `attgan.train()` 将 `attgan` 设置为训练模式。

接下来，将图像和属性数据移动到 GPU 上（如果 `args.gpu` 为真）或者保持在 CPU 上。使用 `torch.randperm(len(att_a))` 生成一个随机排列的索引，用于对属性数据进行乱序操作。然后，通过索引将 `att_a` 中的属性值重新排序得到 `att_b`。

之后，使用 `.type(torch.float)` 将属性数据的类型转换为浮点型。

最后，将属性数据经过一系列数学计算进行归一化处理。`att_a` 的值乘以2，并减去1，然后再乘以命令行参数 `args.thres_int` 的值。这个过程将属性数据缩放到 -1 到 1 的范围内。

总结起来，这段代码通过迭代训练数据加载器获取每个批次的图像和属性数据。然后，对属性数据进行一系列的预处理操作，包括属性值的随机乱序和归一化处理。这些数据将被用于训练 `attgan` 模型。