Please specify JAVA_HOME. Either in Flink config ./conf/flink-conf.yaml or as system-wide JAVA_HOME.

在Apache Flink配置中，`JAVA_HOME`是一个重要的环境变量，它指示Flink使用的Java安装路径。在Flink的配置文件`./conf/flink-conf.yaml`中，你需要设置`jobmanager.java.home`和`taskmanager.java.home`这两项，分别指定JobManager和TaskManager所使用的Java环境。如果你希望系统全局生效，可以在操作系统的环境变量中配置`JAVA_HOME`，比如在Linux上通常是在`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件中设置。

配置示例：

# flink-conf.yaml
jobmanager:
  java:
    home: /path/to/java

taskmanager:
  java:
    home: /path/to/java

或者在操作系统环境变量中：

export JAVA_HOME=/path/to/java

配置好JAVA_HOME之后，Flink就能够找到正确的Java版本运行任务了。

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File "main.py", line 47, in <module> exp.train(args) File "/root/autodl-tmp/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction-master-mnist/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction-master/exp.py", line 186, in train loss.backward() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py", line 363, in backward torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 173, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call .backward() or autograd.grad(). Specify retain_graph=True if you need to backward through the graph a second time or if you need to access saved tensors after calling backward.

这个错误通常表示在计算图中进行了多反向传播，或者在已经释放保存的中间张量之后直接访问了它们。这可能是由于在调用 `.backward()` 或 `autograd.grad()` 之后尝试进行第二次反向传播，或者在释放保存的张量后仍然访问它们。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你在每次迭代中只调用一次 `.backward()`。如果你需要多次反向传播，请确保在每次调用之前使用 `torch.autograd.grad()` 清除梯度。

2. 如果你需要在调用 `.backward()` 后访问保存的张量，请确保指定 `retain_graph=True` 参数。这将保留计算图，并允许你在反向传播之后访问保存的张量。

3. 检查你的代码，确保没有直接访问已经被释放的中间张量。如果你需要在反向传播之后访问这些张量，你可以使用 `torch.autograd.grad()` 来获取它们。

如果你仍然遇到困难，请提供更多的代码上下文，以便我更好地帮助你解决问题。

WARNING: Target directory /root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/MarkupSafe-2.1.2.dist-info already exists. Specify --upgrade to force replacement. WARNING: Target directory /root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/markupsafe already exists. Specify --upgrade to force replacement. WARNING: Target directory /root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/jinja2 already exists. Specify --upgrade to force replacement. WARNING: Target directory /root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/Jinja2-3.1.2.dist-info already exists. Specify --upgrade to force replacement. WARNING: Target directory /root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pcv already exists. Specify --upgrade to force replacement. WARNING: Target directory /root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pcv-0.0.2.dist-info already exists. Specify --upgrade to force replacement. WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv

这个警告提示是因为你正在以root用户的身份使用pip安装Python库，这可能会导致权限问题和与系统包管理器的冲突行为。为了避免这些问题，建议你使用虚拟环境来安装Python库。

你可以按照以下步骤来创建一个虚拟环境并在其中安装Python库：

1. 安装virtualenv：

pip install virtualenv

2. 在你的项目目录中创建一个虚拟环境：

virtualenv env

3. 激活虚拟环境：

source env/bin/activate

4. 在激活的虚拟环境中使用pip安装Python库，例如：

pip install package_name

5. 当你完成了虚拟环境中的工作，可以使用以下命令退出虚拟环境：

deactivate

通过使用虚拟环境，你可以避免权限问题和与系统包管理器的冲突行为，同时也可以更好地管理Python库的依赖关系。