Python日常报错记录

总是忘了一些常见的错误,希望能不断的记录下来吧!

1 keras 图片格式设置 channel_last、channel_first

首先keras有两种backen,一种是tensorflow,采用类似于(224, 224, 3)这样的图片格式;另一种是theano,采用类似于(3, 224, 244)这种图片格式。

from keras import backend as K
K.set_image_data_format('channels_last')#设置格式
keras.backend.image_data_format() #查看当前格式

K.set_image_dim_ordering('th')#这种会报错,显示k没有这个属性,现在都取消了,都用上面那种设置

待写:https://blog.youkuaiyun.com/zjs975584714/article/details/103235862

2 CUDA_ERROR_UNKNOWN

Attempting to fetch value instead of handling error Internal: failed to get device attribute 13 for device 0: CUDA_ERROR_UNKNOWN: unknown error
这个报错从我开始接触深度学习就有了,一开始找遍了全网也没解决,如果你的cuda都配置好了还报错,我觉得应该是我们的GPU太次了,多试几次就好了,不过试多了我就烦了,转战在线GPU了。推荐一个不免费的租GUP的网站www.matpool.com都会配好环境,直接用就行,还挺方便的。

### 如何分析和解决报错日志 在处理服务器上的报错日志时,通常需要遵循一系列方法来定位问题并解决问题。以下是针对报错日志的分析与解决方案: #### 1. 使用 `grep` 命令过滤特定信息 当面对大量的日志数据时,可以通过使用 `grep` 命令快速筛选出包含关键字的日志条目。例如,要查找某个 IP 地址的相关错误记录,可以执行如下命令: ```bash grep "192.168.10.1" /var/log/syslog ``` 此操作能够帮助缩小范围,专注于可能引发问题的具体部分[^3]。 #### 2. 集中式日志管理工具的应用 对于多个应用程序或者跨多台服务器的情况,单独依赖本地日志文件变得不可持续。此时引入集中式的日志管理系统显得尤为重要。ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)是一个流行的开源组合方案,用于收集、存储以及展示来自不同源的日志数据。通过配置 ELK 平台,可以把各个节点产生的日志汇聚到一处,并借助其强大的查询功能迅速找到异常点[^2]。 #### 3. 日志级别理解及调整 不同的日志框架提供了多种级别的消息分类方式,比如 DEBUG、INFO、WARN 和 ERROR 等。ERROR 是指严重程度最高的类别之一,表示出现了阻止程序正常工作的状况;而 WARN 则意味着潜在风险存在但尚未造成实质性损害。因此,在日常运维过程中应重点关注这些较高优先级的消息以便及时响应可能出现的重大故障。 另外值得注意的是某些自定义实现可能会改变默认样式如颜色显示等特性——尽管这对于调试来说可能是有用的提示手段,但从长期维护角度来看并不推荐因为缺乏标准化可能导致混淆[^1]。 #### 4. 自动化监控报警机制建立 除了事后追溯外还需要考虑预防措施即设置合理的阈值触发条件一旦检测到超出预期的行为立即通知相关人员采取行动从而减少停机时间和经济损失。这可通过集成第三方服务API 或者编写脚本来完成自动化流程控制。 综上所述,有效的日志管理和分析不仅限于简单的文本检索还包括架构设计层面的选择和技术细节方面的优化改进等多个方面共同作用才能达到最佳效果。 ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.ERROR) def log_error(message): logging.error(f'Error occurred: {message}') if __name__ == "__main__": try: raise Exception('Sample exception') except Exception as e: log_error(str(e)) ```
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