CheckpointCoordinator.java:875) 2023-06-29 14:11:03,031 | INFO | [Checkpoint Timer] | Triggering checkpoint 2 @ 1688019063016 for job decab560f4e6c83c8a4c599b7b336d92. | org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator (CheckpointCoordinator.java:600) 2023-06-29 14:11:04,975 | INFO | [flink-akka.actor.default-dispatcher-4] | Map -> (Map -> Filter -> Map -> Process -> Sink: Unnamed, Map -> Map -> Sink: Unnamed) (1/3) (16acda9038be46fa5eae44b15181c5f6) switched from RUNNING to FAILED. | org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph (Execution.java:1342) java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/validator/routines/InetAddressValidator at org.apache.rocketmq.common.UtilAll.ipV6Check(UtilAll.java:491) at org.apache.rocketmq.common.UtilAll.getIP(UtilAll.java:547)
时间: 2024-04-21 07:24:00 浏览: 6
根据日志信息,这是一个 Apache Flink 的异常。具体来说,出现了 `java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/validator/routines/InetAddressValidator` 错误。这个错误表示找不到 `org.apache.commons.validator.routines.InetAddressValidator` 类。
这个问题可能是由于缺少相关的依赖引起的。你可以检查你的项目依赖中是否包含 `commons-validator` 库,并且版本是否正确。如果缺少该库,你可以将其添加到你的项目依赖中。
另外,还要确保你的项目环境中有足够的权限和资源来运行 Apache Flink 任务。还可以检查网络和配置文件等方面是否存在其他问题。如果问题仍然存在,请提供更多的日志信息以便进一步排查。
相关问题
test.py: error: unrecognized arguments: --eval mAP
如果你在运行 `test.py` 时遇到了 `unrecognized arguments: --eval mAP` 的错误,可能是因为你的 mmdetection 版本较旧,不支持 `--eval mAP` 参数。
在较老版本的 mmdetection 中,可以通过在配置文件中添加以下代码来计算 mAP@0.5、mAP@0.75 等不同阈值下的 mAP:
```
# 在配置文件中添加以下代码
evaluation = dict(
interval=1,
metric='mAP',
save_best='mAP',
max_score=1.0,
ap={
'iou_thr': 0.5
},
use_sigmoid=False,
classwise=True,
jsonfile_prefix=None,
)
```
在上述代码中,`ap` 参数指定了计算 mAP 的阈值。例如,`ap={'iou_thr': 0.5}` 表示计算 mAP@0.5,`ap={'iou_thr': 0.75}` 表示计算 mAP@0.75。
然后,在运行 `test.py` 时,不需要添加 `--eval mAP` 参数,只需要指定配置文件和权重文件即可,例如:
```
python tools/test.py <CONFIG_FILE> <CHECKPOINT_FILE>
```
运行后,会在控制台输出 mAP@0.5 等不同阈值下的 mAP 值。
zeroshot_eval.py: error: the following arguments are required: --checkpoint_path, --dataset_type, --data_dir
这个错误提示是说你在运行 zeroshot_eval.py 脚本时缺少了必要的参数。你需要提供以下参数:
- `--checkpoint_path`:指定你要加载的模型的路径。
- `--dataset_type`:指定你要评估的数据集类型,例如 `boolq`、`cb` 等。
- `--data_dir`:指定数据集所在的目录。
你需要在运行脚本时加上这些参数并指定对应的值,例如:
```
python zeroshot_eval.py --checkpoint_path=path/to/checkpoint --dataset_type=boolq --data_dir=path/to/data
```
请确保你已经正确设置了路径和数据集的目录,并且在运行脚本时使用了正确的参数名。