使用pyspark库时，出现以下错误的原因是什么：Traceback (most recent call last): File "warn_first.py", line 435, in <module> fluence_data_history =spark_sql_test(fluence_sql) File "warn_first.py", line 347, in spark_sql_test sc = SparkContext(conf=conf) File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 118, in init File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 180, in _do_init File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 288, in _initialize_context File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1525, in call File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling None.org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext. : java.lang.IllegalStateException: Promise already completed.

时间: 2023-08-11 09:08:45 浏览: 227

pytorch数据预处理错误的解决

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出错： Traceback (most recent call last): File "train.py", line 305, in <module> train_model(model_conv, criterion, optimizer_conv, exp_lr_scheduler) File "train.py", line 145, in train_model for inputs, age_labels, gender_labels in dataloaders[phase]: File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/sit 在PyTorch中，数据预处理是一个至关重要的步骤，它涉及到将原始数据转换为神经网络可以接受的格式。在这个特定的场景中，错误出现在`train.py`文件的第305行，在尝试训练模型时，具体发生在数据加载器（dataloader）的循环中。这个错误表明在数据预处理过程中出现了问题，导致了尺寸不匹配，这通常是由于图像大小不一致或者数据转换操作未正确执行。错误信息详细说明了问题的来源： - 在`torch.utils.data.dataloader.py`的第637行，`__next__`方法在处理下一个批次的数据时遇到问题。 - 错误进一步追踪到`_worker_loop`函数，这里的`collate_fn`在合并批次数据时无法完成，因为它遇到了不同尺寸的张量。 - 具体来说，`default_collate`函数在尝试堆叠张量时遇到了问题。在维度3上，尺寸分别为224和228，这是不被允许的，因为除了第一个维度外，其他维度的尺寸必须相同。问题在于`transforms.Resize(input_size)`函数。这个函数按比例缩放图像，但没有强制保持原始纵横比，可能导致不同图像最终的尺寸不同。解决这个问题的方法是使用`transforms.Resize((input_size, input_size))`，这样会确保图像在两个维度上都被调整为指定的大小，同时保持原始纵横比，从而避免尺寸不匹配的错误。在进行数据预处理时，有几点需要注意： 1. **图像大小一致性**：确保所有输入图像在预处理后具有相同的尺寸，这对于卷积神经网络尤其重要，因为它们通常要求固定尺寸的输入。 2. **数据类型转换**：将图像数据从RGB或灰度图像转换为张量，并归一化到0-1之间或某个特定的均值和标准差范围，以便于神经网络处理。 3. **数据增强**：使用如随机翻转、旋转、裁剪等数据增强技术来增加模型的泛化能力，但需确保增强后的图像仍满足尺寸要求。 4. **标签处理**：对于分类任务，确保标签被正确编码为整数或one-hot编码的张量。对于连续数值标签，可能需要进行标准化或归一化。 5. **批次大小**：选择合适的批次大小可以平衡内存使用和计算效率。 6. **多线程处理**：利用dataloader的并行加载功能可以提高数据加载速度，但需注意线程间同步和数据一致性。 PyTorch的数据预处理过程要求严谨且精确，任何不匹配的尺寸或格式都可能导致训练失败。理解这些基本概念并根据具体任务进行适当的预处理是构建高效、准确的深度学习模型的关键。

这个错误通常是由于在同一个进程中多次创建 SparkContext 导致的。在 PySpark 中，每个 SparkContext 只能在同一个进程中创建一次，如果想要在同一进程中多次使用 SparkContext，需要先停止之前创建的 SparkContext，然后再重新创建一个新的 SparkContext。因此，建议在创建 SparkContext 之前先检查当前是否已经存在 SparkContext 实例，如果存在，则先停止之前的实例，再创建新的实例。可以将函数修改如下，添加 `SparkContext` 是否存在的检查： ``` from pyspark.sql import SparkSession from pyspark import SparkContext def spark_sql_test(m): # 检查当前是否已经存在 SparkContext 实例 if SparkContext._active_spark_context is not None: SparkContext._active_spark_context.stop() spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").getOrCreate() result = spark.sql(m) df = spark.createDataFrame(result.rdd, result.schema) df_pd = df.toPandas() spark.stop() return df_pd ``` 这样修改后，每次调用 `spark_sql_test` 函数时，如果当前已经存在 SparkContext 实例，则会先停止之前的实例，再创建新的实例，避免了多次创建 SparkContext 导致的错误。

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