Truncated incorrect INTEGER value: ' month( a.apply_date ) <=0'
时间: 2024-04-10 10:30:57 浏览: 17
这个错误提示通常在数据库查询中出现,它表示在处理整数值时发生了错误。错误的原因可能是尝试将一个非整数的字符串值转换为整数,或者是在整数比较中使用了不支持的操作。
在你提供的问题中,错误提示是 'Truncated incorrect INTEGER value: ' month( a.apply_date ) <=0'。这可能是一个查询语句中的错误。根据错误提示,'month(a.apply_date)' 是一个函数调用,可能返回一个代表月份的字符串值。然后,这个字符串值被与整数0进行比较,但是由于它不是一个有效的整数值,所以出现了错误。
要解决这个问题,你可以检查你的查询语句,确保在比较或转换整数值时使用正确的语法和函数。你可能需要使用合适的函数将字符串值转换为整数,或者使用适当的比较运算符。
如果你能提供更多的上下文或查询语句,我可以给出更具体的建议。
相关问题
Data truncation: Truncated incorrect INTEGER value: '-28.93'
这个错误通常是因为你正在尝试把一个非整数类型的值插入到整数类型的列中。在你的例子中,'-28.93' 显然不是整数,所以 MySQL 反馈了一个 Data Truncation 错误。
要解决这个问题,你需要确保你正在插入正确类型的值到正确类型的列中。如果你想在一个整数列中插入一个浮点数,你需要使用 CAST() 函数将其转换为整数。例如,你可以使用下面的语句插入整数值-28:
```
INSERT INTO my_table (my_integer_column) VALUES (CAST(-28.93 AS SIGNED));
```
这里,CAST() 函数将浮点数 -28.93 转换为有符号整数类型,然后将其插入到 my_integer_column 列中。
att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int if args.b_distribution == 'none': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if args.b_distribution == 'uniform': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * \ torch.rand_like(att_b) * \ (2 * args.thres_int) if args.b_distribution == 'truncated_normal': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * \ (torch.fmod(torch.randn_like(att_b), 2) + 2) / 4.0 * \ (2 * args.thres_int) if (it+1) % (args.n_d+1) != 0: errD = attgan.trainD(img_a, att_a, att_a_, att_b, att_b_) add_scalar_dict(writer, errD, it+1, 'D') else: errG = attgan.trainG(img_a, att_a, att_a_, att_b, att_b_) add_scalar_dict(writer, errG, it+1, 'G') progressbar.say(epoch=epoch, iter=it+1, d_loss=errD['d_loss'], g_loss=errG['g_loss']) if (it+1) % args.save_interval == 0: # To save storage space, I only checkpoint the weights of G. # If you'd like to keep weights of G, D, optim_G, optim_D, # please use save() instead of saveG(). attgan.saveG(os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'checkpoint', 'weights.{:d}.pth'.format(epoch) )) 我这里面有模型保存的命令么
是的,您的代码中包含了模型保存的命令。在代码中,使用了`attgan.saveG()`函数来保存生成器型的权重。
具体来说,在每个`args.save_interval`步骤处,通过调用`attgan.saveG()`函数来保存生成器模型的权重。这个函数将生成器的权重保存到指定路径中的.pth文件中。
以下是您代码中模型保存的部分:
```python
if (it+1) % args.save_interval == 0:
attgan.saveG(os.path.join(
'output', args.experiment_name, 'checkpoint', 'weights.{:d}.pth'.format(epoch)
))
```
上述代码段将生成器模型的权重保存到指定路径中。请确保在运行代码之前创建好相应的目录结构,以便能够成功保存模型权重。