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本文介绍了如何使用Dataload在EBS中批量导入数据的方法，包括定义模板、使用快捷键提高效率、处理父子关系数据等实用技巧，并探讨了何时选用工具导入及注意事项。
 

Dataload之所以能够完成在EBS中批量导入数据的任务，是因为oracle的快捷键定义的非常充分，可以用快捷键走到界面上任何一个控件。

定义好dataload的模板后，先用几条数据来检验模板的正确性。确定正确后再大规模导入。要不断地对模板进行完善。

录入的数据如果存在父子关系（头部信息对应多个明细），可以将这两部分分开导入，先导入头部信息，再导入明细。

是否选择dataload作为导入工具，要根据具体情况来决定。如果数据工整规范而且数据量大，可以使用工具导入，反之，可以考虑手工直接录入。

Dataload工具的编辑不是很方便，要与excel完美结合，可以先在excel写好模板，谈后导入或者拷贝过来。

定义快捷键的响应时间是一项很关键的工作，对导入数据是否正确也存在影响。同时，这个时间的设置也痛网络速度，服务器响应时间都有关。

导入过程中，不能开启能够弹出窗口的程序（QQ,MSN），这样会突然中断数据导入，从而出现数据错误。

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这段命令和输出是在运行一个评估脚本 `train.py`，但在执行过程中遇到了错误。以下是详细的解释： --- ### **命令解释** ```bash python -u ./src/vlnce_src/train.py \ --run_type eval \ --policy_type seq2seq \ --collect_type TF \ --name AirVLN-seq2seq \ --batchSize 8 \ --EVAL_CKPT_PATH_DIR ../DATA/output/AirVLN-seq2seq/train/checkpoint \ --EVAL_DATASET train \ --EVAL_NUM -1 ``` 这段命令的含义是： - `--run_type eval`：表示运行模式为评估（evaluation）。 - `--policy_type seq2seq`：使用序列到序列（seq2seq）类型的策略模型。 - `--collect_type TF`：使用 Teacher Forcing 方式进行数据收集。 - `--name AirVLN-seq2seq`：指定实验名称。 - `--batchSize 8`：每批次处理 8 个样本。 - `--EVAL_CKPT_PATH_DIR ../DATA/output/AirVLN-seq2seq/train/checkpoint`：指定模型检查点（checkpoint）路径。 - `--EVAL_DATASET train`：在训练集上进行评估。 - `--EVAL_NUM -1`：评估所有样本。 --- ### **输出日志解释** - `Not using distributed mode`：未使用分布式训练。 - `Namespace(...)`：显示了所有的命令行参数，包括路径、模型设置、日志路径等。 - `OLD_VOCAB_SIZE: 10038` 和 `VOACB: 10038`：加载了词汇表，大小为 10038。 - **错误信息**： ```bash AssertionError: The eval file/folder does not exist ``` 表示程序在运行时发现指定的评估模型路径 `../DATA/output/AirVLN-seq2seq/train/checkpoint` 不存在，导致程序中断。 --- ### **错误原因分析** 1. **路径错误**：`EVAL_CKPT_PATH_DIR` 指定的路径不正确，或者目录结构未按预期构建。 2. **模型未训练**：可能尚未训练模型，因此没有生成 checkpoint 文件。 3. **权限问题**：当前用户可能没有访问该目录的权限。 4. **路径未使用绝对路径**：相对路径可能导致程序找不到目标目录。 --- ### **解决方法** 1. **检查路径是否存在**： ```bash ls ../DATA/output/AirVLN-seq2seq/train/checkpoint ``` 如果提示目录不存在，请先训练模型生成 checkpoint。 2. **使用绝对路径**（更可靠）： ```bash --EVAL_CKPT_PATH_DIR /home/lixing/AirVLN_ws/DATA/output/AirVLN-seq2seq/train/checkpoint ``` 3. **确认模型训练是否已完成**： 如果未训练模型，请先运行训练模式： ```bash python -u ./src/vlnce_src/train.py --run_type train ... ``` 4. **创建空目录**（临时解决路径问题）： ```bash mkdir -p ../DATA/output/AirVLN-seq2seq/train/checkpoint ``` --- ### **相关问题**
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