AttributeError: 'CsvCallback' object has no attribute 'close'

AttributeError: 'CsvCallback' object has no attribute 'close'错误提示表示在你的代码中，你尝试访问了一个CsvCallback对象的close属性，但是这个对象没有这个属性。这通常是因为你的代码中的对象类型不正确或者对象没有被正确地初始化。

如果你想要关闭一个CsvCallback对象，你可以尝试使用Python的with语句来打开这个对象，这样当with语句执行完毕时，对象会自动关闭。例如：

with CsvCallback('filename.csv') as callback:
    # do something with the callback object

如果你仍然想手动关闭这个对象，你可以尝试使用Python的del语句来删除这个对象，例如：

callback = CsvCallback('filename.csv')
# do something with the callback object
del callback

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AttributeError: type object 'MbedBoard' has no attribute 'chooseBoard'

很抱歉，我之前的回答有误。在最新版本的pyOCD中，`chooseBoard()`方法已被删除。你可以使用其他方法来选择可用的板子。

以下是一个示例代码，演示如何选择可用的板子：

import pyocd

# 创建 pyOCD 接口实例
board = pyocd.board.get_connected_board()

# 设置频率为 1MHz
board.target.set_clock_frequency(1000000)

# 其他 pyOCD 操作
# ...

# 释放接口资源
board.target.close()

在代码中，我们使用`get_connected_board()`方法来获取已连接的板子，然后通过`target`属性来访问板子的接口。接下来，我们使用`set_clock_frequency()`方法来设置频率。将参数值设为所需的频率值（以Hz为单位）。最后，可以执行其他 pyOCD 操作，并在结束时使用`close()`方法释放接口资源。

请注意，具体的接口名称和方法可能因板子和pyOCD版本而有所不同。你可以根据实际情况进行调整。此外，还可以参考pyOCD的文档和示例代码来了解更多关于使用pyOCD的信息。

AttributeError: type object 'StreamWriter' has no attribute 'add_scalar'深度学习

根据提供的引用内容，我们可以看出这是一个Python错误，而且是在深度学习中出现的。这个错误是由于在使用TensorBoard进行可视化时，使用了错误的方法。正确的方法应该是使用`add_scalar`方法，而不是`add_scalar_to_summary`方法。下面是一个使用`add_scalar`方法的例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建一个SummaryWriter对象
writer = SummaryWriter()
# 在训练过程中使用add_scalar方法记录损失值
for i in range(10):
    loss = 0.1 * i
    writer.add_scalar('Loss/train', loss, i)

# 关闭SummaryWriter对象
writer.close()