Unable to infer schema for table dwd.wl_devchn_status_data from file format ORC (inference mode: INFER_AND_SAVE). Using metastore schema.

时间: 2024-03-18 17:42:09 浏览: 186
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matlab_infer_bayes.zip_FullBNT_bayes_infer matlab代码_matlab实现贝叶斯网

这个错误提示说明Hive无法从ORC文件中推断出表的模式,因此使用元数据存储中的模式。这通常是因为ORC文件中没有包含足够的信息来推断出表的模式,例如ORC文件中没有包含列的名称和类型信息。 解决此问题的方法是使用`CREATE TABLE`语句手动指定表的模式,例如: ``` CREATE TABLE dwd.wl_devchn_status_data ( col1 INT, col2 STRING, col3 TIMESTAMP ) STORED AS ORC; ``` 在指定表的模式后,将数据加载到该表中即可。如果表已经存在,则可以使用`ALTER TABLE`语句更改表的模式,例如: ``` ALTER TABLE dwd.wl_devchn_status_data CHANGE COLUMN col1 col1_new INT CHANGE COLUMN col2 col2_new STRING CHANGE COLUMN col3 col3_new TIMESTAMP; ``` 这将更改表中列的名称和类型。需要注意的是,更改列的类型可能会导致数据丢失或转换错误,因此请谨慎操作。
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def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这些写GUI页面,实现输入图片并安装CNN训练结果进行对比识别,最终输出识别结果

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

Traceback (most recent call last): File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\paddleocr1.py", line 7, in <module> from paddleocr import PaddleOCR File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\paddleocr.py", line 29, in <module> from PaddleOCRlib.tools.infer import predict_system File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\__init__.py", line 15, in <module> from .paddleocr import * File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\paddleocr.py", line 29, in <module> from tools.infer import predict_system File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\tools\infer\predict_system.py", line 31, in <module> import tools.infer.predict_rec as predict_rec File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\tools\infer\predict_rec.py", line 31, in <module> from ppocr.postprocess import build_post_process File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\postprocess\__init__.py", line 30, in <module> from .pg_postprocess import PGPostProcess File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\postprocess\pg_postprocess.py", line 25, in <module> from ppocr.utils.e2e_utils.pgnet_pp_utils import PGNet_PostProcess File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\utils\e2e_utils\pgnet_pp_utils.py", line 25, in <module> from extract_textpoint_slow import * File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\utils\e2e_utils\extract_textpoint_slow.py", line 24, in <module> from skimage.morphology._skeletonize import thin File "D:\Anaconda3\envs\py_opencv\lib\site-packages\skimage\__init__.py", line 122, in <module> from ._shared import geometry File "geometry.pyx", line 1, in init skimage._shared.geometry ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject Process finished with exit code 1

UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-d8bda818b845> in <module> 1 import pandas as pd 2 from IPython.display import display ----> 3 data = pd.read_csv('goods.csv', encoding='utf-8') 4 data.insert(2, 'goods', '') 5 def get_goods(title): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 608 kwds.update(kwds_defaults) 609 --> 610 return _read(filepath_or_buffer, kwds) 611 612 C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 460 461 # Create the parser. --> 462 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) 463 464 if chunksize or iterator: C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, f, engine, **kwds) 817 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"] 818 --> 819 self._engine = self._make_engine(self.engine) 820 821 def close(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _make_engine(self, engine) 1048 ) 1049 # error: Too many arguments for "ParserBase" -> 1050 return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] 1051 1052 def _failover_to_python(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, src, **kwds) 1896 1897 try: -> 1898 self._reader = parsers.TextReader(self.handles.handle, **kwds) 1899 except Exception: 1900 self.handles.close() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xca in position 83: invalid continuation byte

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