System: Active job threshold reached. Retrying in 60 seconds

LSF提交作业提示:System: Active job threshold reached. Retrying in 60 seconds

[lsfadmin@master ~]$ bsub -n 6  -R "rusage[mem=2000]" sleep 100
System: Active job threshold reached. Retrying in 60 seconds...

原因是LSF社区版对active作业有限制:

当前集群已经有2500以上的作业:

[lsfadmin@master ~]$ bjobs -u all | wc -l
2559

kill部分优先级低的作业,再重新提交作业。

[lsfadmin@master ~]$ bkill 0


[lsfadmin@master ~]$ bjobs -u all | wc -l
2273
[lsfadmin@master ~]$ bsub -n 6  -R "rusage[mem=2000]" sleep 100
Job <451487> is submitted to default queue <normal>.

提供的字典 `{'segmentation': {'threshold': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002297863D240>, 'min_duration_off': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002287C958790>}, 'clustering': {'threshold': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002287C958940>, 'method': <pyannote.pipeline.parameter.Categorical object at 0x0000022979804670>, 'min_cluster_size': <pyannote.pipeline.parameter.Integer object at 0x0000022979805F00>}}` 是一个嵌套字典,包含了 `pyannote.pipeline` 中关于分割(`segmentation`)和聚类(`clustering`)的参数设置。 下面是对这个字典的详细解析: - **外层字典**: - 键 `'segmentation'` 和 `'clustering'` 分别代表分割和聚类两个不同的处理步骤。 - **内层字典**: - **`'segmentation'` 子字典**: - `'threshold'`:类型为 `<pyannote.pipeline.parameter.Uniform object>`,通常表示在分割过程中使用的一个阈值,该阈值是从一个均匀分布中采样得到的。 - `'min_duration_off'`:同样是 `<pyannote.pipeline.parameter.Uniform object>` 类型,可能表示分割中某个状态(如静音)的最小持续时间。 - **`'clustering'` 子字典**: - `'threshold'`:类型为 `<pyannote.pipeline.parameter.Uniform object>`,在聚类过程中作为某个相似度或距离的阈值。 - `'method'`:类型为 `<pyannote.pipeline.parameter.Categorical object>`,表示聚类所使用的方法,可能是从一组预定义的方法中选择。 - `'min_cluster_size'`:类型为 `<pyannote.pipeline.parameter.Integer object>`,表示聚类时一个有效聚类的最小样本数量。 以下是一个简单的代码示例,用于访问这个字典中的参数: ```python params = { 'segmentation': { 'threshold': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002297863D240>, 'min_duration_off': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002287C958790> }, 'clustering': { 'threshold': <pyannote.pipeline.parameter.Uniform object at 0x000002287C958940>, 'method': <pyannote.pipeline.parameter.Categorical object at 0x0000022979804670>, 'min_cluster_size': <pyannote.pipeline.parameter.Integer object at 0x0000022979805F00> } } # 访问分割阈值 segmentation_threshold = params['segmentation']['threshold'] print(f"Segmentation threshold: {segmentation_threshold}") # 访问聚类方法 clustering_method = params['clustering']['method'] print(f"Clustering method: {clustering_method}") ```
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