"error_code": "APIGW.0101"
时间: 2024-01-06 21:26:00 浏览: 50
根据提供的引用内容,"error_code": "APIGW.0101" 是一个错误码。根据引用中的描述,当调用API时,可能会遇到错误码。在使用APIG错误码时,可以以错误码(如APIG.0101)为准,错误信息可能会进行优化修改。因此,"error_code": "APIGW.0101" 可能是一个API调用时遇到的错误码。
如果你想了解更多关于该错误码的信息,建议参考《API参考》中的错误码部分,以获取更详细的错误信息和解决方案。
相关问题
select p3.vehicle_code, p3.harness_name, p3.harness_number, p2.harness_connect_code, p2.connector_brand_name, p2.element_brand_name, p4.item_code, p4.k1_e_status, DISTINCT p2.element_brand_name,p2.connector_code from pz_k1_e12_item p1 left join pz_k1_e07_item p2 on p1.e07_id = p2.id left join pz_k1_e07 p3 on p2.harness_id = p3.id left join pz_k1_e02 p4 on p4.id = p1.e02_id where p3.vehicle_code='SX11AD-2021' GROUP BY p2.element_brand_name,p2.connector_code > 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'DISTINCT p2.element_brand_name,p2.connector_code from pz_k1_e12_item p1 left j' at line 10 > 时间: 0.005s
根据你提供的 SQL 语句,错误信息显示在第 10 行,语法有误,需要修改。查询中不能在 SELECT 主语句中既使用 DISTINCT 关键字又使用其他列名。如果你想查询不重复的 element_brand_name 和 connector_code,可以将它们放到 GROUP BY 子句中,如下所示:
```
SELECT p3.vehicle_code, p3.harness_name, p3.harness_number, p2.harness_connect_code, p2.connector_brand_name, p2.element_brand_name, p4.item_code, p4.k1_e_status, p2.connector_code
FROM pz_k1_e12_item p1
LEFT JOIN pz_k1_e07_item p2 ON p1.e07_id = p2.id
LEFT JOIN pz_k1_e07 p3 ON p2.harness_id = p3.id
LEFT JOIN pz_k1_e02 p4 ON p4.id = p1.e02_id
WHERE p3.vehicle_code='SX11AD-2021'
GROUP BY p2.element_brand_name, p2.connector_code;
```
这样就可以查询到不重复的 element_brand_name 和 connector_code 列,并且不会有语法错误了。
ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 1447037) of binary: /usr/bin/python
回答: 出现ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 1447037) of binary: /usr/bin/python错误的原因可能是由于参数设置不一致导致的。根据引用\[1\]中的信息,可能是由于使用了不一致的参数"--local_rank"和"--local-rank"导致的。解决方法是确保参数设置一致,例如在torch2.0版本的launch.py中使用"--local-rank",而在yolov7源码中也使用"--local-rank"。另外,根据引用\[2\]中的信息,还可能是由于在分布式训练时使用了sampler,并且dataloader的shuffle参数设置为True,而这两者是相冲突的。因此,在分布式训练时,可以将dataloader的shuffle参数设置为False。如果以上方法都不起作用,可以尝试在具有更大CPU内存的另一块GPU上运行模型,如引用\[3\]所述。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决报错:train.py: error: unrecognized arguments: --local-rank=1 ERROR:torch.distributed.elastic....](https://blog.csdn.net/weixin_43960370/article/details/130276398)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【解决】pytorch单机多卡问题:ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed](https://blog.csdn.net/Caesar6666/article/details/126893353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch报错 ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank:....](https://blog.csdn.net/xiangyong58/article/details/131395234)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]