python web_demo.py Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误

时间: 2023-12-08 08:04:59 浏览: 425
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在Windows服务器下用Apache和mod_wsgi配置Python应用的教程

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根据您提供的错误信息，看起来是加载模型时出现了一些问题。具体来说，这个错误是由于加载了一个具有自定义代码的模型，并且在加载时没有明确指定修订版本。为了确保没有恶意代码被贡献到较新的修订版本中，建议显式地传递一个`revision`参数。 您可以尝试以下解决方法： 在`web_demo.py`文件中，将以下代码行： ```python tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) ``` 替换为： ```python tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True, revision="main") ``` 这样会明确指定修订版本为"main"，以避免加载模型时出现安全问题。请确保您已经下载了正确的模型文件并将路径指向正确的位置。 如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。
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C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning warnings.warn( C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=1. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 27, in <module> cluster_data = coords_list[kmeans.labels_ == i] TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

这是一个 Python 的错误提示，出现了 TypeError。错误的原因是在第 27 行代码中，使用了一个非整数类型的数组作为索引。这种错误通常发生在使用 numpy 数组时，可能是因为数组的类型不正确或者维度不匹配。你可以...

Traceback (most recent call last): File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\git\__init__.py", line 89, in <module> refresh() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\git\__init__.py", line 76, in refresh if not Git.refresh(path=path): File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\git\cmd.py", line 392, in refresh raise ImportError(err) ImportError: Bad git executable. The git executable must be specified in one of the following ways: - be included in your $PATH - be set via $GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE - explicitly set via git.refresh() All git commands will error until this is rectified. This initial warning can be silenced or aggravated in the future by setting the $GIT_PYTHON_REFRESH environment variable. Use one of the following values: - quiet|q|silence|s|none|n|0: for no warning or exception - warn|w|warning|1: for a printed warning - error|e|raise|r|2: for a raised exception Example: export GIT_PYTHON_REFRESH=quiet The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 67, in <module> GIT_INFO = check_git_info() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\contextlib.py", line 79, in inner return func(*args, **kwds) File "E:\yolov5-master\utils\general.py", line 360, in check_git_info import git File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\git\__init__.py", line 91, in <module> raise ImportError("Failed to initialize: {0}".format(exc)) from exc ImportError: Failed to initialize: Bad git executable. The git executable must be specified in one of the following ways: - be included in your $PATH - be set via $GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE - explicitly set via git.refresh() All git commands will error until this is rectified. This initial warning can be silenced or aggravated in the future by setting the $GIT_PYTHON_REFRESH environment variable. Use one of the following values: - quiet|q|silence|s|none|n|0: for no warning or exception - warn|w|warning|1: for a printed warning - error|e|raise|r|2: for a raised exception Example: export GIT_PYTHON_REFRESH=quiet

3. 显式设置 Git 可执行文件路径，例如：git.refresh(path='/path/to/git')。 在解决此问题之前，所有的 Git 命令都会出错。如果想要在未来禁止或者增加此警告，可以设置 $GIT_PYTHON_REFRESH 环境变量。可以...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\GL\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\git\__init__.py", line 89, in <module> refresh() File "C:\Users\GL\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\git\__init__.py", line 76, in refresh if not Git.refresh(path=path): File "C:\Users\GL\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\git\cmd.py", line 392, in refresh raise ImportError(err) ImportError: Bad git executable. The git executable must be specified in one of the following ways: - be included in your $PATH - be set via $GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE - explicitly set via git.refresh() All git commands will error until this is rectified. This initial warning can be silenced or aggravated in the future by setting the $GIT_PYTHON_REFRESH environment variable. Use one of the following values: - quiet|q|silence|s|none|n|0: for no warning or exception - warn|w|warning|1: for a printed warning - error|e|raise|r|2: for a raised exception Example: export GIT_PYTHON_REFRESH=quiet The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "E:\eclipse workspace\yolov5-master\train.py", line 72, in <module> GIT_INFO = check_git_info() File "C:\Users\GL\.conda\envs\pytorch\lib\contextlib.py", line 79, in inner return func(*args, **kwds) File "E:\eclipse workspace\yolov5-master\utils\general.py", line 360, in check_git_info import git File "C:\Users\GL\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\git\__init__.py", line 91, in <module> raise ImportError("Failed to initialize: {0}".format(exc)) from exc ImportError: Failed to initialize: Bad git executable. The git executable must be specified in one of the following ways: - be included in your $PATH - be set via $GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE - explicitly set via git.refresh() All git commands will error until this is rectified. This initial warning can be silenced or aggravated in the future by setting the $GIT_PYTHON_REFRESH environment variable. Use one of the following values: - quiet|q|silence|s|none|n|0: for no warning or exception - warn|w|warning|1: for a printed warning - error|e|raise|r|2: for a raised exception Example: export GIT_PYTHON_REFRESH=quiet

例如，在命令行中执行export GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE=/path/to/git/executable，将/path/to/git/executable替换为你的git可执行文件的实际路径。 3. 另一种方法是通过调用git.refresh()来显式地设置git可...

WARNING Unable to automatically guess model task, assuming 'task=detect'. Explicitly define task for your model, i.e. 'task=detect', 'segment', 'classify', or 'pose'. from n params module arguments Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 6, in <module> data = YOLO('D:/Python/ultralytics-main/traindata3/data.yaml') File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 105, in __init__ self._new(model, task) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 138, in _new self.model = TASK_MAP[self.task][0](cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 195, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 496, in parse_model for i, (f, n, m, args) in enumerate(d['backbone'] + d['head']): # from, number, module, args KeyError: 'backbone'

根据你提供的信息，看起来是一个YOLO模型的训练代码中出现了错误。错误信息中提到了缺少关键字'backbone'，你需要检查一下你的代码中是否正确设置了模型的backbone部分。此外，你也可以确认一下你的数据集配置文件...

File "D:\python案例\xiaoshuo.py", line 6 html=BeautifulSoup(resoponse.text) GuessedAtParserWarning: No parser was explicitly specified, so I'm using the best available HTML parser for this system ("html.parser"). This usually isn't a problem, but if you run this code on another system, or in a different virtual environment, it may use a different parser and behave differently. The code that caused this warning is on line 6 of the file D:\python案例\xiaoshuo.py. To get rid of this warning, pass the additional argument 'features="html.parser"' to the BeautifulSoup constructor.

这是一个警告信息，意思是在代码中没有指定解析器，BeautifulSoup会自动选择最好的解析器来解析HTML...警告信息告诉你，如果你在另一个系统或者不同的虚拟环境中运行代码，可能会选择不同的解析器，导致代码表现不同。...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 1 ----> 1 get_ipython().system('pip install requests') File /lib/python3.11/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2590, in InteractiveShell.system_piped(self, cmd) 2585 raise OSError("Background processes not supported.") 2587 # we explicitly do NOT return the subprocess status code, because 2588 # a non-None value would trigger :func:sys.displayhook calls. 2589 # Instead, we store the exit_code in user_ns. -> 2590 self.user_ns['_exit_code'] = system(self.var_expand(cmd, depth=1)) File /lib/python3.11/site-packages/IPython/utils/_process_posix.py:129, in ProcessHandler.system(self, cmd) 125 enc = DEFAULT_ENCODING 127 # Patterns to match on the output, for pexpect. We read input and 128 # allow either a short timeout or EOF --> 129 patterns = [pexpect.TIMEOUT, pexpect.EOF] 130 # the index of the EOF pattern in the list. 131 # even though we know it's 1, this call means we don't have to worry if 132 # we change the above list, and forget to change this value: 133 EOF_index = patterns.index(pexpect.EOF) AttributeError: module 'pexpect' has no attribute 'TIMEOUT'

这个错误是因为 pexpect 模块中没有 TIMEOUT 属性。这可能是因为你使用的是较新版本的 pexpect，而该属性在该版本中已被移除或更改。 要解决这个问题，你可以尝试以下方法之一： 1. 确保你的 pexpect 模块...

报错：D:\Python311\Lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning warnings.warn(

这个警告是因为在未来版本的scikit-learn中，n_init参数的默认值将改变。当前版本为10，但是在1.4版本中将更改为'auto'。如果您想要避免这个警告，可以显式地将n_init参数设置为一个整数值，例如： ...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 1 ----> 1 get_ipython().system('pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113') File /lib/python3.11/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2590, in InteractiveShell.system_piped(self, cmd) 2585 raise OSError("Background processes not supported.") 2587 # we explicitly do NOT return the subprocess status code, because 2588 # a non-None value would trigger :func:sys.displayhook calls. 2589 # Instead, we store the exit_code in user_ns. -> 2590 self.user_ns['_exit_code'] = system(self.var_expand(cmd, depth=1)) File /lib/python3.11/site-packages/IPython/utils/_process_posix.py:129, in ProcessHandler.system(self, cmd) 125 enc = DEFAULT_ENCODING 127 # Patterns to match on the output, for pexpect. We read input and 128 # allow either a short timeout or EOF --> 129 patterns = [pexpect.TIMEOUT, pexpect.EOF] 130 # the index of the EOF pattern in the list. 131 # even though we know it's 1, this call means we don't have to worry if 132 # we change the above list, and forget to change this value: 133 EOF_index = patterns.index(pexpect.EOF) AttributeError: module 'pexpect' has no attribute 'TIMEOUT'

这个错误是由于模块 'pexpect' 的版本问题导致的。在较新的版本中，'pexpect' 模块中的 'TIMEOUT' 属性已被删除。为了解决这个问题，你可以尝试更新 'pexpect' 模块到最新版本，或者使用一个兼容的版本。...

C:\Users\rena666\.conda\envs\torch\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py:424: FutureWarning: max_features='auto' has been deprecated in 1.1 and will be removed in 1.3. To keep the past behaviour, explicitly set max_features='sqrt' or remove this parameter as it is also the default value for RandomForestClassifiers and ExtraTreesClassifiers.

这是一个关于sklearn中的RandomForestClassifier和ExtraTreesClassifier的警告信息。在1.1版本中，max_features参数的默认值从'auto'更改为'sqrt'，并且在1.3版本中将删除'auto'选项。...

Warning (from warnings module): File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py", line 870 warnings.warn( FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning

这是一个警告信息，意思是在未来的版本中，scikit-learn库中KMeans算法的默认参数n_init将从10更改为'auto'。为了避免这个警告，你需要明确地将n_init的值设置为你想要的值。n_init是指KMeans算法中随机初始点...

D:\anacode\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning warnings.warn(

python import warnings warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning) 不过需要注意的是，关闭警告可能会掩盖一些潜在的问题，因此最好的方式是将代码更新为使用新的默认值。

D:\my_pyproject\venv\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1412: FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning super()._check_params_vs_input(X, default_n_init=10)

python kmeans = KMeans(n_clusters=2, n_init=10) 这样就可以明确地指定 n_init 参数，并且不会收到警告信息。当然，你也可以在将来的版本中适应这个变化，将 n_init 设置为 'auto'，以便使用新版本的...

(tensorflow) C:\Users\lihaoran>conda install pydot-ng Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: | Found conflicts! Looking for incompatible packages. This can take several minutes. Press CTRL-C to abort. failed UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with the existing python installation in your environment: Specifications: - pydot-ng -> python[version='2.7.*|3.4.*'] Your python: python=3.7 If python is on the left-most side of the chain, that's the version you've asked for. When python appears to the right, that indicates that the thing on the left is somehow not available for the python version you are constrained to. Note that conda will not change your python version to a different minor version unless you explicitly specify that.

这个错误是因为你的当前环境是 Python 3.7，但是 pydot-ng 要求 Python 版本为 2.7 或 3.4。你可以尝试在创建一个新的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.6 或以下版本，然后在该环境下安装 pydot-ng。你可以使用...

sql_str = '''SELECT CITY_ID, CITY_NAME from FUN_CITY''' results = conn.execute(sql_str)报错Textual SQL expression 'SELECT CITY_ID, CITY_NAME...' should be explicitly declared as text('SELECT CITY_ID, CITY_NAME...')

这个错误是因为 SQLAlchemy 中的 ...python from sqlalchemy import text sql_str = text('''SELECT CITY_ID, CITY_NAME from FUN_CITY''') results = conn.execute(sql_str) 这样就能够避免该错误的出现。
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CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"