ConfigError: No steps directory in 'C:\\Users\\03\\Desktop\\tools\\ops-tools\\api\\usr\\bin\\–o'
时间: 2023-08-27 18:22:50 浏览: 36
根据您提供的错误信息来看,问题出在命令行参数 `-o` 的使用上。在 Windows 系统的命令行中,如果您希望使用输出文件夹参数 `-o`,需要在参数之前添加一个空格来避免错误。
请尝试将命令修改为以下形式:
```
behave -f allure_behave.formatter:AllureFormatter -o report
```
这样修改后,命令应该能够正确执行,并生成测试报告到 `report` 文件夹中。
请注意,您可能还需要确保在执行命令之前已经切换到 `C:\Users\03\Desktop\tools\ops-tools\api` 目录下,以便正确执行测试用例。
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ConfigError: No steps directory in 'C:\\Users\\03\\Desktop\\tools\\ops-tools\\api\\–o'
ConfigError: No steps directory in 'C:\\Users\\03\\Desktop\\tools\\ops-tools\\api\\-o' 是一个错误消息,表示在指定的路径下找不到"steps"目录。根据提供的引用内容,无法确定具体是哪个工具或项目出现了这个错误消息。
引用提到了一个名为"jx"的命令行工具,用于安装和使用Jenkins X。
引用提到了一个名为"usernetes"的项目,可以在用户的主目录下安装Kubernetes,无需root权限。
引用提到了一个Ansible角色,用于安装Cloud Ops代理。
然而,以上引用内容与错误消息中提到的路径并没有直接关联。因此,无法准确回答关于该错误的问题。
要解决这个错误,您可以尝试检查路径是否正确,并确保在指定的路径下存在名为"steps"的目录。您还可以检查相关工具或项目的文档或支持资源,以获取更多关于该错误的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [云原生开源工具、软件、教程大全。](https://blog.csdn.net/a1058926697/article/details/130553405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [google-cloud-ops-agents-ansible:Google Cloud Ops的角色](https://download.csdn.net/download/weixin_42097208/18720578)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
ERROR: No matching distribution found for tensorflow.contrib.rnn.python.ops
As of TensorFlow 2.0, the `tensorflow.contrib` module has been removed. Therefore, you cannot install the `tensorflow.contrib.rnn.python.ops` package.
Instead, you should use the built-in `tf.keras.layers` module to create recurrent neural networks. For example:
```python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(64),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
```
This code creates a model with an LSTM layer with 64 units and a dense layer with 10 units. You can then train this model using the `fit` method:
```python
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
```
This code compiles the model with the `categorical_crossentropy` loss function, the `adam` optimizer, and the `accuracy` metric. It then trains the model for 10 epochs on the training data `x_train` and `y_train`, and validates the model on the test data `x_test` and `y_test`.