Stopping zookeeper ... no zookeeper to stop (could not find file /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.14/data/zookeeper_server.pid)

时间: 2023-11-17 11:03:42 浏览: 457
这个问题的原因是zookeeper无法找到zookeeper_server.pid文件，因此无法停止zookeeper。解决方法如下： ```shell 1. 进入zookeeper的data目录：cd /usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.14/data/ 2. 查看当前目录下是否存在zookeeper_server.pid文件：ls 3. 如果存在，查看该文件中的进程ID：cat zookeeper_server.pid 4. 使用kill命令杀死该进程：kill -9 进程ID 5. 如果不存在zookeeper_server.pid文件，则手动创建一个空文件：touch zookeeper_server.pid 6. 再次尝试停止zookeeper：/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/zkServer.sh stop ```
相关问题

[root@mycat bin]# ./zkServer.sh restart ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg Stopping zookeeper ... ./zkServer.sh: line 182: kill: (5753) - No such process STOPPED ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg Starting zookeeper ... STARTED [root@mycat bin]# ./zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg Error contacting service. It is probably not running.

从你提供的信息来看，ZooKeeper 服务已经重启成功了。但是在运行 `zkServer.sh status` 命令时出现了错误，可能是由于 ZooKeeper 服务正在启动的过程中，状态还未完全切换为运行状态。 你可以尝试等待一段时间，然后再次运行 `zkServer.sh status` 命令来检查 ZooKeeper 服务的状态。你也可以查看 ZooKeeper 的日志文件来了解它的状态。在默认情况下，ZooKeeper 的日志文件位于 `/var/log/zookeeper/` 目录下。 如果 ZooKeeper 服务无法正常启动或者无法停止，你可以尝试手动杀死进程，然后再次启动 ZooKeeper 服务。你可以在终端中输入以下命令来手动杀死进程： ``` sudo killall -9 java ``` 然后再次启动 ZooKeeper 服务： ``` sudo service zookeeper start ``` 希望这能帮助你解决问题。

编译报错https://android.googlesource.com/platform/prebuilts/clang/host/linux-x86/+/master/GCC_4_9_DEPRECATION.md CHK scripts/mod/devicetable-offsets.h CHK include/generated/timeconst.h CHK include/generated/bounds.h CHK include/generated/asm-offsets.h CALL /mydisk/M23/kernel/msm-4.14/scripts/checksyscalls.sh CHK include/generated/compile.h GZIP kernel/config_data.gz CHK kernel/config_data.h CC drivers/fiio/aw32271_charge.o CC drivers/fiio/awinic_charger.o /mydisk/M23/kernel/msm-4.14/drivers/fiio/aw32271_charge.c:86:4: error: use of undeclared identifier 'AWINIC_LOG_NAME' aw_err("%s: i2c_read cnt=%d error=%d\n", ^ /mydisk/M23/kernel/msm-4.14/drivers/fiio/awinic_charger.h:6:2: note: expanded from macro 'aw_err' AWINIC_LOG_NAME, __func__, __LINE__, ##arg) ^atal error: too many errors emitted, stopping now [-ferror-limit=] 20 errors generated. make[3]: *** [/mydisk/M23/kernel/msm-4.14/scripts/Makefile.build:361: drivers/fiio/aw32271_charge.o] Error 1

根据错误提示信息，这是一个编译错误，其中 /mydisk/M23/kernel/msm-4.14/drivers/fiio/aw32271_charge.c 文件的第 86 行出现了错误。错误信息显示使用了未声明的标识符 'AWINIC_LOG_NAME'，而这个标识符在宏定义 aw_err 中被使用。 很明显，这是因为 awinic_charger.h 头文件中定义的 AWINIC_LOG_NAME 没有被正确引入所导致的错误。你可以检查一下代码中引入 awinic_charger.h 头文件的地方，看看是否有遗漏。另外，也可以检查一下是否正确配置了相关的编译选项。 此外，这个错误提示中还出现了 "fatal error: too many errors emitted, stopping now [-ferror-limit=] 20 errors generated"，这说明在编译过程中已经产生了太多的错误，导致编译被强制停止。因此，你需要先解决这个错误，然后再继续进行编译。
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Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg Starting zookeeper ... STARTED 2. **检查服务状态** bash zkServer.sh status 3. **停止Zookeeper服务** bash zkServer...
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解释以下代码bool ret = laser.initialize(); if (ret) { ret = laser.turnOn(); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "%s\n", laser.DescribeError()); } auto laser_pub = node->create_publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>("scan", rclcpp::SensorDataQoS()); auto stop_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOff(); }; auto stop_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("stop_scan",stop_scan_service); auto start_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOn(); }; auto start_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("start_scan",start_scan_service); rclcpp::WallRate loop_rate(20); while (ret && rclcpp::ok()) { LaserScan scan;// if (laser.doProcessSimple(scan)) { auto scan_msg = std::make_shared<sensor_msgs::msg::LaserScan>(); scan_msg->header.stamp.sec = RCL_NS_TO_S(scan.stamp); scan_msg->header.stamp.nanosec = scan.stamp - RCL_S_TO_NS(scan_msg->header.stamp.sec); scan_msg->header.frame_id = frame_id; scan_msg->angle_min = scan.config.min_angle; scan_msg->angle_max = scan.config.max_angle; scan_msg->angle_increment = scan.config.angle_increment; scan_msg->scan_time = scan.config.scan_time; scan_msg->time_increment = scan.config.time_increment; scan_msg->range_min = scan.config.min_range; scan_msg->range_max = scan.config.max_range; int size = (scan.config.max_angle - scan.config.min_angle)/ scan.config.angle_increment + 1; scan_msg->ranges.resize(size); scan_msg->intensities.resize(size); for(size_t i=0; i < scan.points.size(); i++) { int index = std::ceil((scan.points[i].angle - scan.config.min_angle)/scan.config.angle_increment); if(index >=0 && index < size) { scan_msg->ranges[index] = scan.points[i].range; scan_msg->intensities[index] = scan.points[i].intensity; } } laser_pub->publish(*scan_msg); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "Failed to get scan"); } if(!rclcpp::ok()) { break; } rclcpp::spin_some(node); loop_rate.sleep(); } RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "[YDLIDAR INFO] Now YDLIDAR is stopping ......."); laser.turnOff(); laser.disconnecting(); rclcpp::shutdown(); return 0; }

然后，它创建了两个服务：stop_scan 和 start_scan。这些服务分别调用 laser.turnOff() 和 laser.turnOn() 函数来停止或启动激光雷达扫描。 接下来，程序进入一个循环，使用 laser.doProcessSimple() 函数来读取...

PS C:\Users\；> & C:/Users/；/AppData/Local/Programs/Python/Python311/python.exe e:/wifi_tcp5.6/socket_udp_s.py udp server怎么关闭

print("Server stopping...") sys.exit(0) # 这将关闭服务器 # 在适当的地方调用stop_server() 要关闭，可以在控制台输入 Ctrl+C 或者在代码中添加对键盘中断的监听并调用stop_server()。 2. **检查...

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这个错误通常是由于在nginx配置文件（通常是nginx.conf）中的不正确的位置使用了"server"指令引起的。"server"指令应该在http块内使用，而不是放在全局配置中。 请确认你的nginx.conf文件的第一行是否有误，可能将...

### ------- training settings -------------- parser.add_argument('--cols', type=str, nargs='+', help='file list') parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help='data loader num workers') parser.add_argument('--itr', type=bool, default=False, help='multiple seeds or not') parser.add_argument('--train_epochs', type=int, default=100, help='train epochs') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size of train input data') parser.add_argument('--patience', type=int, default=10, help='early stopping patience') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0001, help='optimizer learning rate') parser.add_argument('--loss', type=str, default='mae',help='loss function') parser.add_argument('--lradj', type=int, default=1,help='adjust learning rate') parser.add_argument('--save', type=bool, default=True, help='save the output results') parser.add_argument('--model_name', type=str, default='LightTS') parser.add_argument('--resume', type=bool, default=False) parser.add_argument('--evaluate', type=bool, default=False)

它包括了许多参数设置，例如训练时的epoch数、batch size、学习率、损失函数、early stopping的patience、是否保存输出结果等等。另外，还有一些参数用于控制训练的细节，例如是否使用多个种子来训练（itr参数）、...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout from keras.callbacks import EarlyStopping # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) # 添加Dropout层 model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 定义EarlyStopping回调函数 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.001, patience=5, mode='min', verbose=1) # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping]) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) # 将结果保存为csv文件 data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)增加dropout的比例

将代码中的 model.add(Dropout(0.2)) 中的 0.2 调整为想要的比例即可。例如，若想将比例调整为 0.5，则将代码改为 model.add(Dropout(0.5))。不过需要注意的是，过高的 dropout 比例可能会导致模型欠拟合。...

[root@localhost sbin]# ./rabbitmqctl stop Stopping and halting node rabbit@localhost Error: {badarg,[{io,format, [standard_error, "Erlang VM I/O system is damaged, restart needed~n",[]], []}, {rabbit_log,handle_damaged_io_system,0, [{file,"src/rabbit_log.erl"},{line,107}]}, {rabbit_log,with_local_io,1, [{file,"src/rabbit_log.erl"},{line,92}]}, {rabbit,stop_and_halt,0,[{file,"src/rabbit.erl"},{line,457}]}, {rpc,'-handle_call_call/6-fun-0-',5, [{file,"rpc.erl"},{line,197}]}]}

如果您在停止RabbitMQ时遇到错误“Erlang VM I/O system is damaged, restart needed”，这可能是因为Erlang虚拟机的I/O系统已损坏。请尝试以下解决方案： 1. 重启您的计算机。这可能会清除可能导致Erlang VM I/O...

[0710/081418.767757] [INFO:main.cc(55)] A/B Update Engine starting [0710/081418.775873] [INFO:boot_control_android.cc(69)] Loaded boot control hidl hal. [0710/081418.844522] [ERROR:update_attempter_android.cc(936)] prefs_->GetInt64(kPrefsPreviousSlot, &previous_slot) failed. [0710/081418.850761] [INFO:update_attempter_android.cc(196)] OTAResult::NOT_ATTEMPTED [0710/081418.883202] [INFO:update_attempter_android.cc(1262)] Scheduling CleanupPreviousUpdateAction. [0710/081418.895190] [INFO:action_processor.cc(51)] ActionProcessor: starting CleanupPreviousUpdateAction [0710/081418.899394] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(149)] Starting/resuming CleanupPreviousUpdateAction [0710/081418.902350] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 1 for WaitBootCompleted [0710/081420.904474] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 1 [0710/081420.906355] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 3 for WaitBootCompleted [0710/081422.908519] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 3 [0710/081422.910627] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 4 for WaitBootCompleted [0710/081424.915286] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 4 [0710/081424.919637] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 5 for WaitBootCompleted [0710/081426.923179] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 5 [0710/081426.927580] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 6 for WaitBootCompleted [0710/081428.930648] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 6 [0710/081428.936232] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(124)] CleanupPreviousUpdateAction scheduled task ID 7 for WaitBootCompleted [0710/081430.938563] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(112)] Executing task 7 [0710/081430.943791] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(189)] Boot completed, waiting on markBootSuccessful() [0710/081430.947213] [INFO:snapshot.cpp(3766)] EnsureMetadataMounted does nothing in Android mode. [0710/081430.950810] [INFO:snapshot_stats.cpp(37)] Read merge statistics file failed: No such file or directory [0710/081430.965136] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(261)] Waiting for any previous merge request to complete. This can take up to several minutes. [0710/081430.974341] [INFO:snapshot.cpp(1047)] CheckMergeState for snapshots returned: 0 [0710/081430.981751] [INFO:snapshot.cpp(1019)] ProcessUpdateState handling state: 0 [0710/081430.988898] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(297)] Can't find any snapshot to merge. [0710/081430.996749] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(130)] Stopping/suspending/completing CleanupPreviousUpdateAction [0710/081431.002327] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(479)] Not reporting merge stats because state is None [0710/081431.014705] [INFO:cleanup_previous_update_action.cc(130)] Stopping/suspending/completing CleanupPreviousUpdateAction [0710/081431.022443] [INFO:action_processor.cc(116)] ActionProcessor: finished last action CleanupPreviousUpdateAction with code ErrorCode::kSuccess [0710/081431.031005] [INFO:update_attempter_android.cc(570)] Processing Done. [0710/081431.038024] [INFO:update_attempter_android.cc(826)] Clearing update complete marker. [0710/081431.046821] [INFO:update_attempter_android.cc(722)] Terminating cleanup previous update. 什么意思？

这段日志是关于一个名为 "CleanupPreviousUpdateAction" 的操作的记录。根据日志，它是在 Android 系统中执行的，目的是清理之前的更新操作。 具体来说，日志中显示了一系列任务被执行，这些任务被安排在启动完成后...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']在该模型中加入early stopping，使用monitor='loss', patience = 2设置代码

Sure, here is the updated code with early stopping: import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function ...

could not get initial namespace: no such file or directory WARN[2016-11-04T01:17:08.269217466+08:00] Could not load necessary modules for IPSEC rules: protocol not supported ERRO[2016-11-04T01:17:08.284856383+08:00] failed to set to initial namespace, readlink /proc/4402/task/4402/ns/net: no such file or directory, initns fd -1: bad file descriptor INFO[2016-11-04T01:17:08.286181674+08:00] Default bridge (docker0) is assigned with an IP address 172.17.0.0/16. Daemon option --bip can be used to set a preferred IP address ERRO[2016-11-04T01:17:08.287561174+08:00] failed to set to initial namespace, readlink /proc/4402/task/4402/ns/net: no such file or directory, initns fd -1: bad file descriptor INFO[2016-11-04T01:17:08.450880466+08:00] stopping event stream following graceful shutdown error="<nil>" module=libcontainerd namespace=moby failed to start daemon: Error initializing network controller: Error creating default "bridge" network: Failed to program NAT chain: Failed to inject DOCKER in PREROUTING chain: iptables failed: iptables --wait -t nat -A PREROUTING -m addrtype --dst-type LOCAL -j DOCKER: iptables: No chain/target/match by that name. (exit status 1)

这个错误看起来是Docker容器引起的问题。它指出了在启动Docker守护进程时出现了一些网络问题，无法初始化网络控制器。这可能是由于iptables规则不正确或未正确配置网络桥接引起的。您可以尝试重新安装或更新Docker，...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=1, batch_size=32) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) # 将结果保存为csv文件 denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)为该代码添加防止过拟合

可以使用以下方法来防止过拟合： 1. Dropout：在每个LSTM层之后添加一个Dropout层，以随机丢弃一些神经元，...model.fit(data, data, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop])

Stdoutput Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Stdoutput Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. Exit code of the Shell command 1 <<< Invocation of Shell command completed <<< java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.runActionMain(LauncherAM.java:410) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.access$300(LauncherAM.java:55) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM$2.run(LauncherAM.java:223) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.run(LauncherAM.java:217) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM$1.run(LauncherAM.java:153) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.main(LauncherAM.java:141) Caused by: org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherMainException at org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain.run(ShellMain.java:76) at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherMain.run(LauncherMain.java:104) at org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain.main(ShellMain.java:63) ... 16 more Failing Oozie Launcher, Main Class [org.apache.oozie.action.hadoop.ShellMain], exit code [1] Oozie Launcher, uploading action data to HDFS sequence file: hdfs://nameservice0/user/admin/oozie-oozi/0000118-230724100647793-oozie-oozi-W/shell-af10--shell/action-data.seq Stopping AM Callback notification attempts left 0 Callback notification trying http://nn.hdfs.offline:11000/oozie/callback?id=0000118-230724100647793-oozie-oozi-W@shell-af10&status=FAILED Callback notification to http://nn.hdfs.offline:11000/oozie/callback?id=0000118-230724100647793-oozie-oozi-W@shell-af10&status=FAILED succeeded Callback notification succeeded

根据您提供的信息，看起来您在运行一个 Oozie 作业时遇到了一个问题。错误信息显示无法找到 Accumulo 目录，并建议您设置 $ACCUMULO_HOME 变量为 Accumulo 安装的根目录。此外，还有一些关于 Oozie Launcher 的错误...

def load_data(): # 加载数据集 with open('D:/浏览器下载/cifar-100-python/cifar-100-python/train', 'rb') as f: data_dict = pickle.load(f, encoding='bytes') x_train = data_dict[b'data'].reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1) y_train = data_dict[b'fine_labels'] with open('D:/浏览器下载/cifar-100-python/cifar-100-python/test', 'rb') as f: data_dict = pickle.load(f, encoding='bytes') x_test = data_dict[b'data'].reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1) y_test = data_dict[b'fine_labels'] # 归一化图像数据 x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0 # 将标签进行one-hot编码 num_classes = 100 y_train = to_categorical(y_train, num_classes) y_test = to_categorical(y_test, num_classes) return x_train, y_train, x_test, y_test # 加载数据 x_train, y_train, x_test, y_test = load_data() # 数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=20, horizontal_flip=True, zoom_range=0.2, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, fill_mode='nearest') train_datagen.fit(x_train) # 增加回调函数 callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1), ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, verbose=1) ] 请在此代码基础上使用tensorflow2.0版本创建神经网络，并给出最终代码

tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1), tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, verbose=1) ] # 创建模型 model = create...

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...

帮我翻以下代码 if not args.two_steps: trainer.test() step2_model_checkpoint = pl.callbacks.ModelCheckpoint(monitor="Eval/f1", mode="max", filename='{epoch}-{Step2Eval/f1:.2f}', dirpath="output", save_weights_only=True ) if args.two_steps: # we build another trainer and model for the second training # use the Step2Eval/f1 # lit_model_second = TransformerLitModelTwoSteps(args=args, model=lit_model.model, data_config=data_config) step_early_callback = pl.callbacks.EarlyStopping(monitor="Eval/f1", mode="max", patience=6, check_on_train_epoch_end=False) callbacks = [step_early_callback, step2_model_checkpoint] trainer_2 = pl.Trainer.from_argparse_args(args, callbacks=callbacks, logger=logger, default_root_dir="training/logs", gpus=gpu_count, accelerator=accelerator, plugins=DDPPlugin(find_unused_parameters=False) if gpu_count > 1 else None, ) trainer_2.fit(lit_model, datamodule=data) trainer_2.test()

if not args.two_steps: # 如果参数中没有设置 two_steps，直接进行模型测试 trainer.test() step2_model_checkpoint = pl.callbacks.ModelCheckpoint(monitor="Eval/f1", mode="max", # 定义一个 ModelCheckpoint ...
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