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时间: 2024-03-14 20:42:18 浏览: 28
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ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html Please also refer to the documentation for alternative solver options: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression n_iter_i = _check_optimize_result(

这是一个警告信息,表示使用的 lbfgs 优化器在执行 Logistic Regression 时未能成功收敛。建议增加迭代次数(max_iter)或对数据进行缩放(preprocessing)。 此外,还可以考虑使用其他的优化器或调整模型参数来提高模型的性能。具体的解决方法,可以参考 Scikit-learn 文档中对 Logistic Regression 模型的说明。

WARNING: Access to the remote API on a privileged Docker daemon is equivalent to root access on the host. Refer to the 'Docker daemon attack surface' documentation for details: https://docs.docker.com/go/attack-surface/ 这个提示什么意思?

这个警告意味着在特权模式下访问远程 Docker 守护程序的API等同于在主机上拥有 root 访问权限。在 Docker 守护程序的攻击面文档中有详细的说明,您可以在这里找到:https://docs.docker.com/go/attack-surface/ 简单来说,特权模式下的 Docker 守护程序具有更高的系统权限,可以执行敏感操作和访问主机上的资源。因此,访问远程 Docker API 需要谨慎,确保只有受信任的用户或系统可以进行访问,并且必须采取适当的安全措施来保护宿主机免受潜在的攻击风险。

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2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. WARNING:tensorflow:5 out of the last 9 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB39D0670> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. WARNING:tensorflow:6 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB3AE83A0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

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