• 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"，

    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，

    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。


    （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

     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，

    1. 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
    2. plt.figure(figsize=(9, 9))
    3. plt.title('SD pair: ' + str((path[0], path[-1])) + ', Time slot: ' + str(slot) + ', #paths: ' + str(len(paths)))
    4. 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。

    1. 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
    2. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
    3. # plt.figure(figsize=(9, 9))
    4. # plt.title('SD pair: ' + str((path[0], path[-1])) + ', Time slot: ' + str(slot) + ', #paths: ' + str(len(paths)))
    5. 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)
    6. ax.set_title('SD pair: ' + str((path[0], path[-1])) + ', Time slot: ' + str(slot) + ', #paths: ' + str(len(paths)))

    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，

    1. import pandas as pd
    2.  
    3. file_path = 'intersection.xlsx'   # r对路径进行转义，windows需要
    4. 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
    5. 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。

    1. import pandas as pd
    2.  
    3. file_path = r'int.xlsx'   # r对路径进行转义，windows需要
    4. 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
    5. i, o = list(df['i']), list(df['o'])
    6. in_links, out_links = [], []
    7.  
    8. a = set(in_links)   # 转成元祖
    9. b = set(out_links)
    10. c = (a & b)  # 集合c和b中都包含了的元素
    11. print(a, '\n', b)
    12. 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。

    1. pip uninstall matplotlib  # 卸载原来的版本
    2. 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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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45956730/article/details/131426385