python 深度学习 解决遇到的报错问题6

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一、解决报错'HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /bert-base-uncased/resolve/main/vocab.txt (Caused by ConnectTimeoutError(, 'Connection to huggingface.co

如何从huggingface官网下载模型

二、nx.draw if cf._axstack() is None: TypeError: '_AxesStack' object is not callable

三、pandas读取表格解决遇到的问题

解决ValueError: Excel file format cannot be determined, you must specify an engine manually.

查找两个列表中相同的元素

解决but no encoding declared; see https://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details

解决MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later.


一、解决报错'HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /bert-base-uncased/resolve/main/vocab.txt (Caused by ConnectTimeoutError(, 'Connection to huggingface.co

问题

原因:出现此问题的原因是运行程序的服务器没有网络,却使用了未下载的bert-base-cased模型。若该服务器没有网络,则可将bert-base-cased模型,从huggingface.co官网下载下来。将其放在相应的文件夹即可。

如何从huggingface官网下载模型

(1)首先打开huggingface官网Hugging Face – The AI community building the future.,进入官网之后,点击“Models",

python 深度学习 解决遇到的报错问题6_第1张图片

如果想要下载数据集,则同样的操作方法,点击”Datasets“。

(2)进入”Models“,之后,在搜索框,输入想要download的模型名称。本文示例是:bert-base-cased,

找到想要下载的模型,点击进入,出现下面的画面,

python 深度学习 解决遇到的报错问题6_第2张图片

点击”Files and versions“,找到自己想要下载的文件即可。

本文的示例可根据实际需求,下载黄色框框的四个文件。也可把Files and versions文件下的文件都下载。

python 深度学习 解决遇到的报错问题6_第3张图片
(3)将下载的文件,存放倒一个文件夹,建议文件夹命名为:bert-base-cased

python 深度学习 解决遇到的报错问题6_第4张图片

 至此,在HUggingface官网下载模型步骤完成。

二、nx.draw if cf._axstack() is None: TypeError: '_AxesStack' object is not callable

报错:nx.draw报错 ‘_AxesStack‘ object is not callable

可能的原因

这个错误是由于在绘制图形时调用了一个不可调用的对象 _AxesStack,通常这与与变量或函数名冲突有关。检查你的代码是否有其他地方使用了名为 plt 或 ax 的变量或函数,导致了该错误。

以下是可能导致问题的一些常见原因和解决方法:

  • 确保 plt 是 Matplotlib 的 pyplot 对象,并且没有在其他地方被重新定义。在使用 plt 之前,可以尝试在代码的开头添加 import matplotlib.pyplot as plt。
  • 确保没有将变量名 ax 分配为 Axes 对象。Axes 对象是由 plt.subplots() 或 plt.add_axes() 等函数返回的,因此如果使用 ax 作为一个普通变量,可能会导致冲突。
  • 可能是代码中的其他部分修改了 Matplotlib 的默认行为,导致 AxesStack 不可调用。请检查在绘制图形之前是否有任何涉及 Matplotlib 的自定义设置或修改。

在确认以上问题之后,可以尝试修改代码,并确保绘图部分没有与之前提到的问题冲突,从而避免该错误的出现。

解决方法:这是原来的代码,

pos = nx.spring_layout(G1)  # 必须设定一个统一的布局,保证下面分步绘制的图的统一性,而且分步绘制时pos是一个必须参数
plt.figure(figsize=(9, 9))
plt.title('SD pair: ' + str((path[0], path[-1])) + ', Time slot: ' + str(slot) + ', #paths: ' + str(len(paths)))
nx.draw(G1, pos, with_labels=True, node_color=color_map, width=color_edge, node_size=150, font_size=12, alpha=0.6, ax=ax)

我遇到的是第二个原因:因为与 Matplotlib 的 Axes 对象(ax)冲突。

为了解决这个问题,尝试在绘制图形时明确指定 Axes 对象。在 plt.subplots() 中创建一个新的 Axes 对象,然后将其传递给 nx.draw() 函数。

pos = nx.spring_layout(G1)  # 必须设定一个统一的布局,保证下面分步绘制的图的统一性,而且分步绘制时pos是一个必须参数
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
# plt.figure(figsize=(9, 9))
# plt.title('SD pair: ' + str((path[0], path[-1])) + ', Time slot: ' + str(slot) + ', #paths: ' + str(len(paths)))
nx.draw(G1, pos, with_labels=True, node_color=color_map, width=color_edge, node_size=150, font_size=12, alpha=0.6, ax=ax)
ax.set_title('SD pair: ' + str((path[0], path[-1])) + ', Time slot: ' + str(slot) + ', #paths: ' + str(len(paths)))

python 深度学习 解决遇到的报错问题6_第5张图片

三、pandas读取表格解决遇到的问题

解决ValueError: Excel file format cannot be determined, you must specify an engine manually.

报错:我在使用python的pandas读取表格的数据,但是报错了,

import pandas as pd

file_path = 'intersection.xlsx'   # r对路径进行转义,windows需要
df = pd.read_excel(file_path, header=0, usecols=[0])  # header=0表示第一行是表头,就自动去除了, 指定读取第1列
print(df)
wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

问题:问题在于原表格格式可能有些问题。

解决:最直接的办法就是把表格的内容复制到一个自己新建的表格中,然后改成之前表格的路径,

然后再安装这个openpyxl第三方库。

 pip install openpyxl

重新运行代码,

ok,问题解决。

查找两个列表中相同的元素

解决:查找两个列表中相同的元素,可以把列表转为元祖/集合,进行交运算。

import pandas as pd

file_path = r'int.xlsx'   # r对路径进行转义,windows需要
df = pd.read_excel(file_path, header=0, usecols=[3, 4])  # header=0表示第一行是表头,就自动去除了, 指定读取第3和4列
i, o = list(df['i']), list(df['o'])
in_links, out_links = [], []

a = set(in_links)   # 转成元祖
b = set(out_links)
c = (a & b)  # 集合c和b中都包含了的元素
print(a, '\n', b)
print('两个列表中相同的元素是:', list(c))
wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

解决but no encoding declared; see https://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details

报错

but no encoding declared; see https://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details

问题:xxx文件里有中文字符。

解决:在py文件的代码第一行 加上,

#  -*-coding:utf8 -*-

解决MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later.

报错:在使用pandas读取文件时,显示错误。

MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later.

问题:matplotlib3.2以后就把mpl-data分离出去了 。

解决:卸载原来的版本,安装3.1版本。

pip uninstall matplotlib  # 卸载原来的版本
pip install matplotlib==3.1.1 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com  # 安装3.1版本
wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

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