AssertionError: split must be "train"|"val"|"test"

AssertionError: "split must be 'train'|'val'|'test'" 这是一个常见的Python错误提示，通常在处理数据集或者训练模型时遇到。这个错误表示当你试图对数据进行划分（例如通过`sklearn.model_selection.train_test_split`函数）时，提供的数据分割标签（split）不是预期的"训练集"(train)、"验证集"(val)或"测试集"(test)之一。

在数据预处理阶段，`split`参数用于将原始数据划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型的训练、性能评估以及最终的泛化能力检验。正确的使用方法应该是：

from sklearn.model_selection import train_test_split

data = ...  # 假设这是你的数据
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42, split=["train", "test"])

在这个例子中，`split`应该是一个字符串列表，包含"train"和"test"两个元素。如果只提供了一个值或者提供了其他非预期的值，就会触发AssertionError。

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AssertionError: Image must be grayscale.

这个错误是由于图像不是灰度图像而引起的。在某些情况下，代码可能会要求输入的图像必须是灰度图像，而不是彩色图像。要解决这个问题，你可以尝试将图像转换为灰度图像，然后再进行处理。你可以使用OpenCV或PIL库中的函数来完成图像的转换。以下是一个示例代码片段，展示了如何将彩色图像转换为灰度图像：

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 现在可以使用 gray_image 进行处理

请注意，上述示例假设你已经安装了OpenCV库。如果你还没有安装它，可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python

希望这能帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

AssertionError: action=ModifyUser | args={'end_user_id': None, 'phone': None, 'email': None} | code=InvalidEndUserId | expect_code=MissingEndUserId|message=Invalid EndUserId

这个错误的意思是在执行`ModifyUser`操作时，传入的`end_user_id`参数为`None`，但是`InvalidEndUserId`错误提示表明该参数不合法，因此期望出现的错误代码应该是`MissingEndUserId`。错误信息中也提到了具体的原因是`Invalid EndUserId`，即`end_user_id`参数不合法。

要解决这个错误，需要确保传入的`end_user_id`参数不为`None`，并且符合要求。你可以检查一下你的代码，看看在哪里传入了`None`值，或者检查一下API文档，了解`end_user_id`参数的具体要求。