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。

相关问题

user1, email1 = random_user(), random_email() invalid_phone_error_code = { '111': 'InvalidPhoneNumber', '1' * 12: 'InvalidPhoneNumber', '12341234343': 'InvalidPhoneNumber' } x = len(invalid_phone_error_code) users = await User.create(end_user_ids=[user1] * x, email=[random_email()] * x, phone=list(invalid_phone_error_code.keys())) errors = [] if len(users['failed']) == x: for result in users['failed']: try: assert result.error_code == invalid_phone_error_code[result.get('phone')] except AssertionError as e: errors.append(e) else: for result in users['success']: error_message = f'用户: {result.get("end_user_id")} , 应当抛出: {invalid_phone_error_code[result.get("end_user_id")]}' errors.append(error_message) await User.remove_user(users=result['end_user_id']) if len(errors) > 0: raise Exception(errors)

这段代码的作用是创建多个用户，其中包含一些无效的电话号码，并检查是否按预期触发了相应的错误代码。如果有任何错误，则删除已创建的用户。

具体来说，代码首先定义了三个变量：user1和email1是随机生成的用户名和电子邮件地址，invalid_phone_error_code是一个字典，包含三个无效的电话号码和相应的错误代码。接下来，代码计算字典中键值对的数量，并使用这个数量来创建多个用户，每个用户都具有相同的用户名、电子邮件地址和不同的电话号码。电话号码列表使用了invalid_phone_error_code的键。

之后，代码检查是否有任何用户创建失败。如果所有用户都创建失败，那么代码将检查每个失败的结果是否按预期触发了相应的错误代码。如果有任何错误，那么代码将收集这些错误，并且删除已创建的用户。

最后，如果有任何错误，那么代码将抛出一个异常，并且错误消息将包含所有收集到的错误。

AssertionError: MMCV==2.2.0 is used but incompatible. Please install mmcv>=2.0.0rc4.

### 解决 MM CV 版本不兼容问题

当遇到 `AssertionError: MMCV==2.2.0 is used but incompatible` 错误提示时，表明当前使用的 MMCV 版本与项目需求不符。为了使环境正常运行，需确保安装的 MMCV 版本满足特定条件。

一种方法是在虚拟环境中更新或重新安装 MMCV 至合适版本。具体操作如下：

通过命令行工具执行以下 Python 包管理指令来升级 MMCV 到至少 2.0.0rc4 或更高版本[^1]：

pip install --upgrade mmcv>=2.0.0rc4

对于依赖于 CUDA 加速的应用场景，建议采用预编译好的二进制包以匹配对应的 PyTorch 和 CUDA 版本。例如，在使用 PyTorch 2.3.0+cu118 及 CUDA 11.8 的情况下，可以尝试安装带有 GPU 支持的 MMCV 完整版[^3]:

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/torch2.3.0/index.html

另一种临时性的解决方案涉及修改源码中的断言逻辑。这通常不是推荐的做法，但在某些特殊情形下可作为应急措施。编辑位于 `/data/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.10/site-packages/mmseg/__init__.py` 文件内的指定部分，移除或注释掉引发错误的相关代码片段。

值得注意的是，直接调整第三方库的行为可能会带来潜在风险并影响程序稳定性；因此，优先考虑按照官方文档指导正确配置软件栈更为稳妥。