>> reported_3 错误使用 nnfcnInfo/parameterStructure (line 107) Not scalar. 出错 dividerand (line 60) params = INFO.parameterStructure(varargin); 出错 reported_3 (line 7) [train_x,train_y,test_x,test_y] = dividerand(x',y',0.8,0.2);

时间: 2024-02-04 20:02:45 浏览: 97
根据报错信息,`nnfcnInfo/parameterStructure` 函数在使用时出现了问题,该函数需要输入一个标量,但传入的参数不是标量。这个错误是由于 `dividerand` 函数的参数位置不正确造成的。 在 MATLAB 中,`dividerand` 函数的参数应该按照以下顺序传入: ```matlab [trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,ratioTrain,ratioValidation,ratioTest) ``` 其中,`Q` 是输入的数据集,`ratioTrain`、`ratioValidation` 和 `ratioTest` 分别是训练集、验证集和测试集的比例,三者之和应该为 `1`。 在您的代码中,`x'` 和 `y'` 包含在第一个参数中,而 `0.8` 和 `0.2` 被错误地传递到了第三和第四个参数中。因此,正确的代码应该是: ```matlab [train_x,train_y,test_x,test_y] = dividerand([x', y'], 0.8, 0, 0.2); ``` 其中,`[x', y']` 将 `x` 和 `y` 拼接在一起,使它们成为同一个输入参数。`0` 代表验证集的比例,因此在这里省略。
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逐条注释 ``` if grep -q "chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list" /etc/vsftpd/vsftpd.conf then sed -i '/chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list/s/^/#/' /etc/vsftpd/vsftpd.conf echo 'chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list' >> /etc/vsftpd/vsftpd.conf else echo 'chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list' >> /etc/vsftpd/vsftpd.conf fi if grep -q "anonymous_enable" /etc/vsftpd/vsftpd.conf then sed -i '/anonymous_enable=YES/s/^/#/' /etc/vsftpd/vsftpd.conf sed -i '/anonymous_enable=NO/s/^/#/' /etc/vsftpd/vsftpd.conf echo 'anonymous_enable=NO' >> /etc/vsftpd/vsftpd.conf else echo 'anonymous_enable=NO' >> /etc/vsftpd/vsftpd.conf fi fi touch /etc/vsftpd/chroot_list chmod 750 /etc/vsftpd/chroot_list service vsftpd restart systemctl restart vsftpd.service mv /etc/issue /etc/issue.bak mv /etc/issue.net /etc/issue.net.bak touch /etc/motd chmod 644 /etc/motd rpm -e telnet-server systemctl stop telnet.socket if grep -q "Authorized only. All activity will be monitored and reported" /etc/motd then echo 'have' else echo "Authorized only. All activity will be monitored and reported" >> /etc/motd fi if [ -f "/etc/syslog.conf" ];then echo 'authpriv.* /var/log/secure' >> /etc/syslog.conf echo 'cron.*' >> /etc/syslog.conf echo '*.* @133.64.93.31' >> /etc/syslog.conf service syslog restart fi if [ -f "/etc/rsyslog.conf" ];then echo 'authpriv.* /var/log/secure' >> /etc/rsyslog.conf echo 'cron.*' >> /etc/rsyslog.conf echo '*.* @133.64.97.31' >> /etc/rsyslog.conf service rsyslog restart systemctl restart rsyslog.service fi echo 'ok' ```

这段脚本的作用是修改一些vsftpd和系统的配置,并重新启动相应的服务。具体解释如下: ```shell if grep -q "chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list" /etc/vsftpd/vsftpd.conf then sed -i '/chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list/s/^/#/' /etc/vsftpd/vsftpd.conf echo 'chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list' >> /etc/vsftpd/vsftpd.conf else echo 'chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list' >> /etc/vsftpd/vsftpd.conf fi ``` - 检查/etc/vsftpd/vsftpd.conf文件中是否存在"chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list"这一行。 - 如果存在,则使用sed命令在该行的行首添加注释符号#,即禁用chroot_list_file功能。 - 然后在文件末尾添加一行"chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list"。 - 如果不存在,则在文件末尾添加一行"chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list"。 ```shell if grep -q "anonymous_enable" /etc/vsftpd/vsftpd.conf then sed -i '/anonymous_enable=YES/s/^/#/' /etc/vsftpd/vsftpd.conf sed -i '/anonymous_enable=NO/s/^/#/' /etc/vsftpd/vsftpd.conf echo 'anonymous_enable=NO' >> /etc/vsftpd/vsftpd.conf else echo 'anonymous_enable=NO' >> /etc/vsftpd/vsftpd.conf fi ``` - 检查/etc/vsftpd/vsftpd.conf文件中是否存在"anonymous_enable"这一行。 - 如果存在,则使用sed命令将"anonymous_enable=YES"和"anonymous_enable=NO"这两行的行首添加注释符号#,以禁用匿名用户登录。 - 然后在文件末尾添加一行"anonymous_enable=NO",即禁用匿名用户登录。 ```shell touch /etc/vsftpd/chroot_list chmod 750 /etc/vsftpd/chroot_list service vsftpd restart systemctl restart vsftpd.service ``` - 创建一个空的/etc/vsftpd/chroot_list文件。 - 修改/etc/vsftpd/chroot_list文件的权限为750,即只有所有者具有读、写和执行权限。 - 重新启动vsftpd服务,使配置生效。 ```shell mv /etc/issue /etc/issue.bak mv /etc/issue.net /etc/issue.net.bak touch /etc/motd chmod 644 /etc/motd ``` - 备份/etc/issue和/etc/issue.net文件,将其重命名为/etc/issue.bak和/etc/issue.net.bak。 - 创建一个空的/etc/motd文件。 - 修改/etc/motd文件的权限为644,即所有用户具有读权限,其他权限为空。 ```shell rpm -e telnet-server systemctl stop telnet.socket ``` - 卸载telnet-server软件包。 - 停止telnet服务。 ```shell if grep -q "Authorized only. All activity will be monitored and reported" /etc/motd then echo 'have' else echo "Authorized only. All activity will be monitored and reported" >> /etc/motd fi ``` - 检查/etc/motd文件中是否存在"Authorized only. All activity will be monitored and reported"这一行。 - 如果存在,则输出"have"。 - 如果不存在,则在文件末尾添加一行"Authorized only. All activity will be monitored and reported"。 ```shell if [ -f "/etc/syslog.conf" ];then echo 'authpriv.* /var/log/secure' >> /etc/syslog.conf echo 'cron.*' >> /etc/syslog.conf echo '*.* @133.64.93.31' >> /etc/syslog.conf service syslog restart fi ``` - 检查/etc/syslog.conf文件是否存在。 - 如果存在,则在文件末尾添加以下几行配置: - "authpriv.* /var/log/secure":将authpriv类别的日志记录到/var/log/secure文件。 - "cron.*":将cron类别的日志记录到默认位置。 - "*.* @133.64.93.31":将所有日志发送到IP地址为133.64.93.31的远程主机。 - 重新启动syslog服务,使配置生效。 ```shell if [ -f "/etc/rsyslog.conf" ];then echo 'authpriv.* /var/log/secure' >> /etc/rsyslog.conf echo 'cron.*' >> /etc/rsyslog.conf echo '*.* @133.64.97.31' >> /etc/rsyslog.conf service rsyslog restart systemctl restart rsyslog.service fi ``` - 检查/etc/rsyslog.conf文件是否存在。 - 如果存在,则在文件末尾添加以下几行配置: - "authpriv.* /var/log/secure":将authpriv类别的日志记录到/var/log/secure文件。 - "cron.*":将cron类别的日志记录到默认位置。 - "*.* @133.64.97.31":将所有日志发送到IP地址为133.64.97.31的远程主机。 - 重新启动rsyslog服务,使配置生效。 ```shell echo 'ok' ``` - 输出"ok",表示脚本执行完毕。 这段脚本的目的是修改一些vsftpd和系统的配置,并重新启动相应的服务,以增强系统的安全性和稳定性。

File "/home/zhxk/.local/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 249, in entrypoint getattr(model, mode)(verbose=True, **overrides) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 207, in train self.trainer.train() File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 183, in train self._do_train(int(os.getenv("RANK", -1)), world_size) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 302, in _do_train self.loss, self.loss_items = self.criterion(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 76, in criterion return self.compute_loss(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 174, in __call__ _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ = self.assigner( File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 97, in forward target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 44, in select_highest_overlaps if fg_mask.max() > 1: # one anchor is assigned to multiple gt_bboxes RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Sentry is attempting to send 2 pending error messages Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp line=278 error=710 : device-side assert triggered

根据您提供的错误信息,这是一个与CUDA相关的错误。出现此错误通常是由于CUDA内核遇到了问题,触发了设备端断言。这可能是由于使用了不正确的参数或数据类型,或者是由于内存不足等问题引起的。 为了调试此问题,您可以尝试以下几个步骤: 1. 确保您的CUDA版本与使用的深度学习框架兼容,并且已正确安装CUDA驱动程序和依赖项。 2. 检查您的代码和模型配置是否正确,特别是与CUDA相关的部分。确保正确设置了设备(device)和数据类型(dtype)。 3. 如果您的显卡内存不足,可以尝试减小批量大小(batch size)或模型大小,或者考虑使用更高性能的显卡。 4. 尝试将环境变量`CUDA_LAUNCH_BLOCKING`设置为1,以便在CUDA错误发生时阻塞程序并打印更详细的错误信息。 如果以上步骤都没有解决问题,您可以尝试在相关社区或论坛上提供更详细的错误信息以寻求帮助。
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Traceback (most recent call last): File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 327, in <module> main() File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 278, in main list_entropy_trojan, list_entropy_benign = strip(opt, mode) File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 198, in strip state_dict = torch.load(opt.ckpt_path) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 789, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1131, in _load result = unpickler.load() File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1101, in persistent_load load_tensor(dtype, nbytes, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1083, in load_tensor wrap_storage=restore_location(storage, location), File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 215, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 187, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/_utils.py", line 80, in _cuda untyped_storage = torch.UntypedStorage( RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

60/60 [==============================] - 19s 89ms/step - loss: 229.5776 - accuracy: 0.7818 - val_loss: 75.8205 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 2/50 60/60 [==============================] - 5s 78ms/step - loss: 59.5195 - accuracy: 0.8323 - val_loss: 52.4355 - val_accuracy: 0.7152 Epoch 3/50 60/60 [==============================] - 5s 77ms/step - loss: 47.9256 - accuracy: 0.8453 - val_loss: 47.9466 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 4/50 60/60 [==============================] - 5s 77ms/step - loss: 41.7355 - accuracy: 0.8521 - val_loss: 37.7279 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 5/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 40.1783 - accuracy: 0.8505 - val_loss: 40.2293 - val_accuracy: 0.7152 Epoch 6/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 37.8785 - accuracy: 0.8781 - val_loss: 38.5298 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 7/50 60/60 [==============================] - 5s 77ms/step - loss: 37.1490 - accuracy: 0.8786 - val_loss: 37.1918 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 8/50 60/60 [==============================] - 5s 78ms/step - loss: 34.6709 - accuracy: 0.9156 - val_loss: 34.0621 - val_accuracy: 0.2765 Epoch 9/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 35.7891 - accuracy: 0.8849 - val_loss: 37.8741 - val_accuracy: 0.7152 Epoch 10/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 34.5359 - accuracy: 0.9141 - val_loss: 35.2664 - val_accuracy: 0.7152 Epoch 11/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 34.6172 - accuracy: 0.9016 - val_loss: 34.5135 - val_accuracy: 0.6258 Epoch 12/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 34.2331 - accuracy: 0.9083 - val_loss: 34.0945 - val_accuracy: 0.9168 Epoch 13/50 60/60 [==============================] - 5s 79ms/step - loss: 37.4175 - accuracy: 0.9000 - val_loss: 37.7885 - val_accuracy: 0.7152 16/16 - 0s - loss: 34.0621 - accuracy: 0.2765 - 307ms/epoch - 19ms/step Test accuracy: 0.27650728821754456

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