Traceback (most recent call last): File "/home/rvbust/Documents/FlexLocation_new/ViewerApp.py", line 4, in <module> class GlyphViewerApp(QtWidgets,QtWidgets.QMainWindow): TypeError: metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases

这个错误信息是由于在定义 `GlyphViewerApp` 类时，使用了两个不同的元类（metaclass），导致冲突。具体来说，`GlyphViewerApp` 类继承了 `QtWidgets` 和 `QMainWindow` 两个类，而这两个类分别使用了不同的元类。解决这个问题的方法是将 `GlyphViewerApp` 类的定义修改为：

class GlyphViewerApp(QtWidgets.QMainWindow):
    # 类的定义

这样就明确指定了 `GlyphViewerApp` 类的元类为 `QtWidgets.QMainWindow` 的元类，解决了冲突的问题。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "/home/rvbust/Documents/FlexLocator_Agilebot/FlexLocator/ViewerApp.py", line 30, in <module> import pyqtgraph as pg File "/home/rvbust/.local/lib/python3.10/site-packages/pyqtgraph/__init__.py", line 18, in

这是一个 Python 的错误信息，看起来是在调用 pyqtgraph 库时出现了问题。具体原因需要根据完整的错误信息来分析，可能是因为缺少某些依赖库或者版本不兼容等问题。建议检查是否已经正确安装 pyqtgraph 库及其依赖库，并确保版本正确。如果问题仍然存在，可以尝试搜索类似的问题或者在 Python 社区中咨询。

Traceback (most recent call last): File "predict.py", line 27, in <module> avg_score, scores = scorer.get_scores(contexts, responses, normalize=True) File "/home/lingly/Documents/usl/usl_score/Scorer.py", line 41, in get_scores score = self.get_score(c, r, normalize=normalize) File "/home/lingly/Documents/usl/usl_score/Scorer.py", line 65, in get_score mlm_score = self.get_mlm(response, normalize=True) File "/home/lingly/Documents/usl/usl_score/Scorer.py", line 84, in get_mlm scores = self.mlm_model.predict(response) File "/home/lingly/Documents/usl/usl_score/models/MLMScorer.py", line 61, in predict input_ids[0][mask_index] = label RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

这个错误是因为在代码中存在不同设备上的张量。在这种情况下，代码期望所有张量都在同一个设备上，但是发现至少有两个设备，即cuda:0和cpu。

解决这个问题的方法是将所有张量都放在同一个设备上。你可以使用`.to(device)`方法将张量移动到特定的设备上，其中`device`是指定设备的字符串，例如`cuda:0`或`cpu`。

在你的代码中，你需要确保将所有相关张量移动到相同的设备上。可以尝试将`input_ids`和`labels`这两个张量移动到相同的设备上，例如：

input_ids = input_ids.to(device)
labels = labels.to(device)

这样应该可以解决这个问题。记得在使用之前导入`torch`库，因为这些方法是`torch.Tensor`对象的功能。