root@192-168-13-157:/home/kejia# journalctl -u rabbitmq-server.service -- Logs begin at Mon 2018-02-19 04:53:35 CST, end at Thu 2023-07-13 14:46:22 CST. -- 7月 13 14:35:40 192-168-13-157 systemd[1]: Starting RabbitMQ broker... 7月 13 14:35:41 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: 2023-07-13 14:35:41.793226+08:00 [error] <0.131.0> 7月 13 14:35:41 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: 2023-07-13 14:35:41.793226+08:00 [error] <0.131.0> B 7月 13 14:35:41 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: 2023-07-13 14:35:41.793226+08:00 [error] <0.131.0> = 7月 13 14:35:41 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: 2023-07-13 14:35:41.793226+08:00 [error] <0.131.0> E 7月 13 14:35:41 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: 2023-07-13 14:35:41.793226+08:00 [error] <0.131.0> 7月 13 14:35:41 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: BOOT FAILED 7月 13 14:35:41 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: =========== 7月 13 14:35:41 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: ERROR: could not bind to distribution port 25672, it 7月 13 14:35:42 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: 2023-07-13 14:35:42.810448+08:00 [error] <0.131.0> 7月 13 14:35:42 192-168-13-157 rabbitmq-server[66136]: 2023-07-13 14:35:42.810448+08:00 [error] <0.131.0>

时间: 2024-04-13 13:30:52 浏览: 183
根据您提供的日志信息,RabbitMQ 服务启动失败的原因是无法绑定到分布式端口 25672。这可能是由于该端口被其他进程占用或权限问题导致的。 请尝试执行以下操作来解决问题: 1. 检查是否有其他进程正在使用端口 25672。您可以使用以下命令检查: ```bash sudo netstat -tuln | grep 25672 ``` 如果有其他进程在使用该端口,您可以停止该进程或更改 RabbitMQ 的配置文件以使用其他可用端口。 2. 检查 RabbitMQ 配置文件以确保端口设置正确。默认情况下,RabbitMQ 使用端口 25672 进行分布式通信。您可以编辑配置文件 `/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf`,并确保以下行的存在并设置为正确的端口: ```text distribution_port = 25672 ``` 如果需要更改端口,请选择一个未被其他进程使用的可用端口。 3. 确保您具有足够的权限来启动 RabbitMQ 服务。您可以尝试使用管理员权限运行服务: ```bash sudo systemctl start rabbitmq-server.service ``` 如果上述步骤都没有解决问题,请提供更多日志信息,特别是有关 RabbitMQ 启动失败的错误消息,以便我能够帮助您进一步排查和解决问题。
相关问题

cp: -r not specified; omitting directory '/home/kejia/Server/tf/home/kejia/Server/tf/Config_External'

在使用`cp`命令复制文件或文件夹时,如果你希望复制的是一个文件夹(目录),需要使用`-r`选项来进行递归复制。错误提示中的信息是因为没有指定`-r`选项,导致`cp`命令忽略了要复制的目录。 要解决这个问题,你可以使用以下命令来复制整个目录及其内容: ```shell cp -r /path/to/source/directory /path/to/destination ``` 在上述命令中,`-r`选项用于递归复制整个目录树。确保在源目录和目标目录的路径中都包含正确的文件夹名称。 例如,要将`/home/kejia/Server/tf/Config_External`目录复制到`/home/kejia/destination`目录下,可以运行以下命令: ```shell cp -r /home/kejia/Server/tf/Config_External /home/kejia/destination ``` 这将递归复制`Config_External`目录及其内容到`/home/kejia/destination`目录中。 请确保在操作前备份重要数据,并谨慎使用复制命令以避免意外覆盖或删除文件。

sudo rabbitmqctl start_vhost / Command 'start_vhost' not found. Did you mean 'restart_vhost'? kejia@192-168-13-157:~/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02$ sudo rabbitmqctl restart_vhost / Error (argument validation): too many arguments. Arguments given: restart_vhost / Usage rabbitmqctl [--node <node>] [--longnames] [--quiet] restart_vhost [--vhost <vhost>] [--timeout <timeout>]

抱歉,我之前给出的命令有误导致了错误。实际上,RabbitMQ 并没有提供直接启动或重新启动 vhost(虚拟主机)的命令。 在 RabbitMQ 中,虚拟主机是在连接时自动创建的,而不需要手动启动或重新启动。因此,您无需执行特定的命令来启动 vhost。 如果您想要确保虚拟主机已经创建并运行,可以通过连接到 RabbitMQ 服务器并使用相应的虚拟主机进行操作来验证。以下是一个示例代码片段,展示了如何使用 Python 中的 pika 库连接到特定的虚拟主机: ```python import pika credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest') parameters = pika.ConnectionParameters('localhost', credentials=credentials, virtual_host='/') connection = pika.BlockingConnection(parameters) channel = connection.channel() # 进行后续操作... connection.close() ``` 请注意,这里的 `virtual_host='/'` 参数指定了要连接的虚拟主机为根目录(默认虚拟主机)。您可以根据实际情况更改虚拟主机的名称。 总结来说,您无需手动启动或重新启动 RabbitMQ 中的虚拟主机。只需通过正确的连接参数连接到指定的虚拟主机即可。
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Traceback (most recent call last): File "DT_001_X01_P01.py", line 150, in DT_001_X01_P01.Module.load_model File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmdet/apis/inference.py", line 42, in init_detector checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=map_loc) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 529, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 467, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 244, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 261, in load_from_local checkpoint = torch.load(filename, map_location=map_location) File "torch/serialization.py", line 594, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "torch/serialization.py", line 853, in _load result = unpickler.load() File "torch/serialization.py", line 845, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "torch/serialization.py", line 834, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "torch/serialization.py", line 157, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "torch/_utils.py", line 71, in _cuda with torch.cuda.device(device): File "torch/cuda/__init__.py", line 225, in __enter__ self.prev_idx = torch._C._cuda_getDevice() File "torch/cuda/__init__.py", line 164, in _lazy_init "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg) RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method ('异常抛出', None) DT_001_X01_P01 load_model ret=1, version=V1.0.0.0

/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/torch/cuda/__init__.py:52: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 803: system has unsupported display driver / cuda driver combination (Triggered internally at /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:100.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 gpu count 0 Traceback (most recent call last): File "DL_ProcessManager_01.py", line 5, in <module> File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 967, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 677, in _load_unlocked File "PyInstaller/loader/pyimod03_importers.py", line 540, in exec_module File "DL_ProcessManager/__init__.py", line 1, in <module> File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 967, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 677, in _load_unlocked File "PyInstaller/loader/pyimod03_importers.py", line 540, in exec_module File "DL_ProcessManager/DL_ProcessManager.py", line 12, in <module> File "/home/lxy/anaconda3/envs/mmdet2/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/hooks/rthooks/pyi_rth_multiprocessing.py", line 55, in _freeze_support File "multiprocessing/spawn.py", line 105, in spawn_main File "multiprocessing/spawn.py", line 115, in _main AttributeError: Can't get attribute 'CarmeraFunc' on <module '__main__' (built-in)> [15584] Failed to execute script DL_ProcessManager_01

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