RecursionError: maximum recursion depth exceeded Set the environment variable HYDRA_FULL_ERROR=1 for a complete stack trace.

这是一个关于Python中递归深度限制的错误信息。在Python中，递归函数的调用次数是有限制的，默认情况下，递归深度最大为1000层，超过这个深度后就会抛出`RecursionError`错误。

在您的情况中，程序执行了超过1000次递归调用，因此抛出了这个错误。要解决这个问题，您可以考虑以下几种方法：

1. 修改递归深度限制：在Python中，可以使用sys模块中的`setrecursionlimit()`函数来设置递归深度的限制。但是，需要注意的是，如果递归深度设置得过高，可能会导致栈溢出等问题。例如：

import sys
sys.setrecursionlimit(10000) # 将递归深度限制设置为10000层

2. 优化递归函数：考虑优化递归函数的代码，减少递归深度。例如，可以使用循环代替递归，或者使用动态规划等算法来减少递归深度。

3. 使用迭代器代替递归：在某些情况下，可以使用迭代器代替递归，以避免递归深度的限制。

需要注意的是，如果您遇到了这个错误信息，建议您将环境变量`HYDRA_FULL_ERROR`设置为1，以获取完整的堆栈跟踪信息，以便更好地定位问题所在。

相关问题

RecursionError: maximum recursion depth exceeded in __subclasscheck__

这个错误通常是由于递归调用导致的。当递归层数过多时，Python 解释器会抛出 "RecursionError" 异常。

解决此错误的方法是通过增加递归深度限制或优化递归算法来避免递归调用过多。您可以使用 "sys.setrecursionlimit" 函数来增加递归深度限制，但是请注意，增加递归深度限制可能会导致Python 解释器中的其它问题。因此，通常更好的解决方案是优化递归算法，避免递归过多。

保存模型报错：RecursionError: maximum recursion depth exceeded

回答: 当保存模型时出现了"RecursionError: maximum recursion depth exceeded"的错误，这个错误通常是由于递归深度超过了Python默认的最大递归深度1000导致的。解决这个问题的一种方法是通过设置递归深度来增加Python的最大递归深度。在PaddleOCR的源代码中，可以通过在ppocr\data\simple_dataset.py中添加以下代码来设置递归深度:

import sys
sys.setrecursionlimit(3000) #设置递归深度。可以通过检查代码中的错误触发条件和递归调用的情况来解决问题。

综上所述，当保存模型时出现"RecursionError: maximum recursion depth exceeded"的错误，可以通过增加递归深度或修复源代码中的递归问题来解决。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python报错：RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison](https://blog.csdn.net/weixin_53374931/article/details/129660414)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【百度PaddleOCR踩坑】报错：RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python ...](https://blog.csdn.net/HEYUDAGE/article/details/126219497)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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