spawn sudo cp ./report/output.json /var/lib/jenkins/workspace/PaxStr/report/output_${deviceName}_${serialNo}_${date}.jsonexpect { timeout { puts "Error: Command timed out" exit 1 } eof { if {$status == 0} { puts "Command executed successfully" exit 0 } else { puts "Error: Command exited with status $status" exit 1 } }} 格式化

时间: 2024-02-14 12:19:03 浏览: 68
以下是格式化后的代码: ``` spawn sudo cp ./report/output.json /var/lib/jenkins/workspace/PaxStr/report/output_${deviceName}_${serialNo}_${date}.json expect { timeout { puts "Error: Command timed out" exit 1 } eof { if {$status == 0} { puts "Command executed successfully" exit 0 } else { puts "Error: Command exited with status $status" exit 1 } } } ``` 在这个示例中,我们使用了 spawn 命令来执行命令行操作,并使用 expect 命令来捕获输出并进行处理。我们还检查了命令的退出码,以确定命令是否成功执行。如果命令执行超时,将输出错误信息并退出脚本,否则将检查命令的退出码。如果退出码为 0,则说明命令执行成功,否则将输出错误信息并退出脚本。
相关问题

spawn sudo cp ./report/output.json /var/lib/jenkins/workspace/PaxStr/report/output_${deviceName}_${serialNo}_${date}.json 怎么判断成功

在使用 spawn 命令执行上述命令时,您可以通过判断返回的退出码来确定命令是否成功执行。在 spawn 命令执行完后,可以通过 $status 变量获取上一个命令的退出码。 如果命令成功执行,其退出码为 0。因此,您可以在 spawn 命令后添加对 $status 变量的检查,以确定命令是否成功执行。下面是一个示例代码片段: ``` spawn sudo cp ./report/output.json /var/lib/jenkins/workspace/PaxStr/report/output_${deviceName}_${serialNo}_${date}.json expect { timeout { puts "Error: Command timed out" exit 1 } eof { if {$status == 0} { puts "Command executed successfully" exit 0 } else { puts "Error: Command exited with status $status" exit 1 } } } ``` 在上述代码片段中,我们在 expect 命令中添加了对命令执行结果的判断。如果命令执行超时,将输出错误信息并退出脚本,否则将检查命令的退出码。如果退出码为 0,则说明命令执行成功,否则将输出错误信息并退出脚本。

spawn_model-6] process has died [pid 26925, exit code 2, cmd /opt/ros/noetic/lib/gazebo_ros/spawn_model --urdf -model robots_snake -param robot_description __name:=spawn_model __log:=/home/li/.ros/log/fd9766ba-f24e-11ed-ae13-339ceec6e4dc/spawn_model-6.log]. log file: /home/li/.ros/log/fd9766ba-f24e-11ed-ae13-339ceec6e4dc/spawn_model-6*.log

这个错误提示意味着 `spawn_model-6` 这个进程已经退出,退出码为 2。同时还提示了日志文件的路径,你可以打开该日志文件来查看更多详细信息,以便找出问题所在。这个错误通常是由于 URDF 文件存在语法错误或者缺少必要的参数导致的。你可以检查一下 `robots_snake` 这个模型的 URDF 文件和相关参数是否正确。
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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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