我正在尝试使用多重处理,但我一直收到以下错误:
AttributeError: Can't get attribute 'processLine' on <module '__main__'
( processLine函数返回word,所以我想问题就在这里,但我不知道如何绕过它)
import multiprocessing as mp
pool = mp.Pool(4)
jobs = []
Types =[]
def processLine(line):
line = line.split()
word = line[0
我正在尝试设置Python脚本来运行Windows Task Scheduler的批处理文件,但在运行该文件时遇到错误。 该代码可以在我的Jupyter Notebook和PyCharm中运行,但在尝试运行批处理文件时会失败。 在脚本中导入的模块: from pyathena import connect
import pandas as pd
import numpy as np
import win32com.client as win32
import datetime
from IPython.display import HTML 错误消息: C:\Users\jraines\De
我正在尝试使用tensorflow models API进行训练。当我运行时,我会得到这个错误:
python legacy/train.py --logtostderr
--train_dir=pack_detector/models/ssd_mobilenet_v1/train/ -- I am running this from tensorflow/models/research/object_detection
我正在运行python3.7和tensorflow 1.16
pipeline_config_path=pack_detector/models/ssd_mobilenet_
我正在编写一个python脚本,并希望从其他应用程序调用它,因此我需要它可以直接从cmd调用。 问题是我使用Anaconda来管理我的环境,并且我需要在特定的环境中运行脚本。 我搜索了如何使用anaconda环境通过cmd运行脚本,发现可以在虚拟环境文件夹中指定python可执行文件,而不是只调用python,但是当我尝试从keras导入load_model时,我得到了以下错误 Traceback (most recent call last):
File "a.py", line 1, in <module>
from keras.models im
我有一个在Spyder中运行良好的多处理功能,如下所示:
if __name__ == '__main__':
global results
p = Pool(20)
results = p.map(get_api_item, date_list)
p.terminate()
p.join()
result = pd.concat(results)
path = r'<path>'
result.to_csv(os.path.join(path,r'api_item.csv'), index