我使用的是Neo4j 3.1.1社区版。我正在尝试使用官方支持的python驱动程序,通过python从db中获取大约8000万个条目。python脚本在本地主机上运行,即在与Neo4j相同的机器上运行,而不是通过网络运行。访问Neo4j可以正常工作,直到达到目的为止:
result = session.run("match (n:Label) return n.Property as property")
property_list = [record["property"] for record in result]
使用错误语句组装property_lis
我想使用Python保存outlook中的附件,从固定电子邮件主题中保存附件。我已经搜索过了,得到的答案是不起作用的,我无法评论。-
我试过这个代码,结果就是-
from win32com.client import Dispatch
import datetime as date
import os
outlook = Dispatch("Outlook.Application").GetNamespace("MAPI")
inbox = outlook.GetDefaultFolder("6")
all_inbox = inbox.Ite
我正在尝试在google colab上训练Tensorflow对象检测API。然而,它在训练过程中的步骤:0之后立即出现CUDA out of memory (CUDA内存不足)错误。我安装了tensorflow 1.15,因为目标检测API在tensorflow 2.x中不可用。完全相同的步骤在我本地的Jupyter on CPU上确实有效,我不确定为什么培训甚至不在colab上开始。
在出错之前,我运行以下命令
!python3 /content/cricket_detect/models/research/object_detection/model_main.py \
--pi
我在VPS上运行了一个python脚本,并且我遇到了脚本不断被杀死的问题。
我已经在2GB内存服务器配置中遇到了这个问题,然后升级到4GB,它似乎解决了这个问题(至少在2-3天内--但现在又发生了),但是如果我检查内存图,我看到的服务器负载是内存的最大20%,但它仍然被杀死了。
cmd的输出"grep grep /var/log/syslog“如下:
May 8 07:42:04 ubuntu kernel: [307104.437195] Out of memory: Killed process 28187 (python3) total-vm:4503732kB, anon-r
我有一个由我自己写在C/C++上的程序,它是由Linux杀死的。“被杀”的信息出现了。愿意挖掘我在/var/log/kern.log文件中观察到的问题:
Out of memory: Kill process 3915 (my_proj) score 236 or sacrifice child
Killed process 3915 (my_proj) total-vm:5503376kB, anon-rss:3857420kB, file-rss:40kB
我不知道如何阅读这些信息,也不知道是否有一些有用的信息可以理解为什么会发生这种死亡事件。你能帮帮我吗?
我正在尝试运行一个简单的CNN,我得到了错误信息"Blas GEMM启动失败“。在我的机器上正确设置了TensorFlow 2.1.0,我能够成功地执行tensorflow示例。但是,TensorRT未安装,并会产生一些警告:
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
2020-01-21 20:26:39.850967: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic
我要把一个函数传递给火花。该函数解决了一个优化问题,每个数据行都需要大约半秒钟的时间来解决。然而,如果我的数据集只有10个样本,星火将处理所有的一切就像预期的一样好。但是,如果我处理100行或更多行的数据集,则会出现此错误堆栈:
2018-06-23 21:42:16 WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Setting default log level to "W
嗨,我正在尝试训练一个模型时,我得到了这个错误信息:如果我理解正确,它说我的内存不足,但我有一个华硕GTX1080 A8G游戏,其中应该有足够的内存。我在一切正常之前尝试过,但突然之间它就不再起作用了。我的深度网络:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jun 29 11:52:11 2017
@author: tobia
"""
#importing pre_processing libaries
import numpy as np
from keras.models import l
我有256MB的Orange Pi Zero,我想在上面运行OctoPrint。它启动并运行了一段时间,然后由于内存不足而被终止。我不能添加更多的RAM,所以我尝试增加交换大小。我添加了1 1GB,但没有帮助。我也不明白为什么,但我同时运行了"htop“,从它显示的交换("Swp")没有被使用,仍然有1/3的物理内存("Mem")一直在空闲。这是怎么回事。在这一点上,我不关心性能。有没有办法强制它在交换上运行?
下面是Tensorflow对象检测教程。我已经从下面的GitHub链接下载了这些模型。我正在尝试使用自定义数据来检测花。TFRecords和标签都已经创建,如上面的教程所示,当我将train.py作为python train.py --logtostderr --train_dir=training\ --pipeline_config_path=training\ssd_mobilenet_v1_pets.config运行时。
我得到以下错误:
Instructions for updating:
Please switch to tf.train.create_global_step
IN
我正在尝试将现有的Perl脚本转换为Ansible角色。在迭代捕获的命令输出时,我遇到了麻烦。
下面是Perl脚本:
# Description: This script will adjust the oom score of all the important system processes to a negative value so that OOM killer does not touch these processes ############
chomp(my $OS = `uname`);
if($OS eq "Linux")
{
my @file