无法加载文件 c:\users\kejia\appdata\roaming\npm\yarn.ps1,因为在此系统上禁止

时间: 2023-11-24 18:06:29 浏览: 89
该错误提示表明在此系统上禁止运行 PowerShell 脚本,因此无法加载 yarn.ps1 文件。这通常是由于 PowerShell 执行策略的限制导致的。您可以尝试以下两种方法解决此问题: 1. 打开 PowerShell 以管理员身份运行,然后输入以下命令以更改执行策略: ```powershell Set-ExecutionPolicy RemoteSigned ``` 然后输入“Y”以确认更改。 2. 如果您不想更改执行策略,可以使用以下命令在 PowerShell 中运行 yarn: ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File C:\Users\***\AppData\Roaming\npm\yarn.ps1 ```
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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>

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。

Python 连接rabbitmq失败,报错信息如下:File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/pika/adapters/blocking_connection.py", line 360, in __init__ self._impl = self._create_connection(parameters, _impl_class) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/pika/adapters/blocking_connection.py", line 451, in _create_connection raise self._reap_last_connection_workflow_error(error) pika.exceptions.ProbableAccessDeniedError: ConnectionClosedByBroker: (541) "INTERNAL_ERROR - access to vhost '/' refused for user 'kejia': vhost '/' is down" 连接接收MQ [queue.position.inspection111] 错误: ('ConnectionClosedByBroker: (541) "INTERNAL_ERROR - access to vhost \'/\' refused for user \'kejia\': vhost \'/\' is down"',)

根据报错信息,您遇到了连接 RabbitMQ 失败的问题,错误提示是 "INTERNAL_ERROR - access to vhost '/' refused for user 'kejia': vhost '/' is down"。这个错误是由于访问根虚拟主机(vhost)时被拒绝导致的。 这个错误可能有以下几种原因和解决方法: 1. 虚拟主机(vhost)不存在或者已经关闭。请确保您正在连接的虚拟主机(vhost)存在且处于运行状态。您可以在 RabbitMQ 的管理界面中检查虚拟主机状态。 2. 用户名或密码错误。请确保您使用正确的用户名和密码进行连接。如果您不确定用户名和密码是否正确,可以尝试在 RabbitMQ 的管理界面中重新设置密码或创建新用户。 3. 防火墙或网络问题。请确保您的网络连接正常,没有被防火墙阻止。尝试禁用防火墙或调整防火墙规则,以允许与 RabbitMQ 的通信。 4. RabbitMQ 服务不可用或出现故障。请确保 RabbitMQ 服务正在运行,并且没有出现任何错误或故障。您可以检查 RabbitMQ 服务的日志文件,以获取更多关于服务状态的信息。 综上所述,您可以按照上述解决方法逐一排查,找出导致连接失败的具体原因,并进行相应的修复。
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/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

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

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