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  Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was

  做分頁(yè)查詢，當(dāng)分頁(yè)達(dá)到一定量的時(shí)候，報(bào)如下錯(cuò)誤： 原因分析: es對(duì)from + size的大小進(jìn)行限制，必須小于等于10000。 方案一（有風(fēng)險(xiǎn)） 將max_result_window參數(shù)閾值調(diào)大，在業(yè)務(wù)中限制分頁(yè)大小，使from+size=10000; 具體操作 改法一： 動(dòng)態(tài)更改索引設(shè)置，為max_result_window參數(shù)賦值足夠

  2024年02月16日

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• 張量(Tensor)維度尺寸對(duì)不齊（Expected size xx but got size xx for tensor）

  本文以 U-Net 舉例，演示如何解決 張量(Tensor)維度尺寸對(duì)不齊 的問(wèn)題 U-Net 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可以參考這篇文章：U-Net原理分析與代碼解讀 這是本文演示所用的 U-Net代碼 ： 假設(shè)本文輸入的圖像是 600乘以400像素 的尺寸，那么對(duì)于本文U-Net代碼所需的 512乘以512像素 的輸入是肯定 不匹配

  2024年02月02日

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  VUE中eslint報(bào)錯(cuò)： Expected linebreaks to be ‘LF‘ but found ‘CRLF

  出現(xiàn)這個(gè)的原因 ：windows 環(huán)境下， git 在我們 pull 代碼的時(shí)候，會(huì)自動(dòng)識(shí)別當(dāng)前的系統(tǒng)環(huán)境。將原本的（linux/unix）換行改成對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的，在我們提交代碼的時(shí)候又會(huì)轉(zhuǎn)成遠(yuǎn)程系統(tǒng)環(huán)境的（Linux/unix）,然后又裝了 eslint，默認(rèn)就是使用 LF，所以就會(huì)報(bào)這個(gè)錯(cuò)誤 各種環(huán)境下?lián)Q行符格

  2023年04月08日

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• 徹底解決ES 數(shù)據(jù)查詢 from + size must be less than or equal to:xxx 問(wèn)題

  ES分頁(yè)查詢時(shí)出現(xiàn)超過(guò)一萬(wàn)頁(yè)就爆出這個(gè)錯(cuò)誤：Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but… 該錯(cuò)誤是由于es默認(rèn)設(shè)置最大頁(yè)數(shù)為一萬(wàn)的原因?qū)е碌?，這樣設(shè)置也是為了防止OOM。 第一種解決方式： 防止這個(gè)錯(cuò)誤出現(xiàn)是設(shè)置 index.max_result_window的值。但是這種

  2024年02月14日

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  ES 創(chuàng)建太多 buckets 錯(cuò)誤： trying to create too many buckets. must be less than or equal to: [100000] but w

  ES 創(chuàng)建太多 buckets 錯(cuò)誤： trying to create too many buckets. must be less than or equal to: [100000] but was [100001]. 錯(cuò)誤描述： 一般的解決方法 調(diào)大 search.max_buckets 的值，在 kibana 中直接執(zhí)行下列語(yǔ)句： 如果你的服務(wù)器能撐住，或者自身評(píng)估直接擴(kuò)大并無(wú)問(wèn)題，那么本文的閱讀就可以到此為止

  2024年02月07日

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• Expected one result (or null) to be returned by selectOne(), but found: 3報(bào)錯(cuò)解決方案

  Expected one result (or null) to be returned by selectOne(), but found: 3 Expected one result (or null) to be returned by selectOne(), but found: 3 意思是“期望selectOne()返回一個(gè)結(jié)果(或null)，但發(fā)現(xiàn)3個(gè)”這說(shuō)明你的返回結(jié)果有三個(gè)對(duì)象，但是selectOne只能返回一個(gè)。 第一種方案：可以把selectOne更換為selectList，

  2023年04月13日

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• IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)錯(cuò)誤解決辦法

  在使用pytorch交叉熵?fù)p失函數(shù)loss = nn.CrossEntropyLos(v, targets)時(shí)發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)。 排查后發(fā)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)值V在訓(xùn)練階段最后一個(gè)step時(shí)，tensor維度從二維變成一維，導(dǎo)致出錯(cuò)。 例：訓(xùn)練集個(gè)數(shù)81，bs設(shè)置為4時(shí)，最后一個(gè)step 只剩

  2024年02月10日

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• RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

  起因：將CCNet的十字交叉注意力模塊移植到Y(jié)OLOv5中。 經(jīng)過(guò)：在注意力模塊中，會(huì)有較多的矩陣運(yùn)算，在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)了cuda和cup類型的沖突(另一篇我寫(xiě)的文章)；而在驗(yàn)證時(shí)出現(xiàn)了上述錯(cuò)誤。 出錯(cuò)的代碼如下： 出錯(cuò)的位置在torch.bmm()處，在這里進(jìn)行了一次矩陣乘法運(yùn)算。由于兩個(gè)

  2024年02月11日

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  Pytorch中報(bào)錯(cuò)RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56)

  最近在學(xué)習(xí)YOLOV5的時(shí)候，剛開(kāi)始遇到了如下的問(wèn)題： 這可能是因?yàn)?.0的工程下載了個(gè)6.1的模型，所以不匹配 yolov5s.pt [https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt] 下載下來(lái)替換掉工程文件夾里的yolov5s.pt文件 發(fā)現(xiàn)下面這個(gè)問(wèn)題直接消失了！ 順利完成 如果對(duì)你有用麻

  2024年02月01日

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  報(bào)錯(cuò)：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

  這個(gè)問(wèn)題是深度學(xué)習(xí)，用pytorch跑的時(shí)候出現(xiàn)的 解決辦法：這個(gè)是格式問(wèn)題，希望的格式是double，但得到的是float。字面意思是這個(gè)，但是并不是非要把格式改成double，這個(gè)時(shí)候應(yīng)該在出錯(cuò)的前面幾處代碼設(shè)個(gè)斷點(diǎn)debug一下，我得到的結(jié)果是image、img_rgb都是tensor.unit8格式的，但

  2024年02月13日

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