Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\vits_chinese-2.0\app.py", line 117, in <module> app.queue(concurrency_count=3).launch(show_api=True,server_name="127.0.0.1",server_port="None", share=args.share,inbrowser=True) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1840, in launch ) = networking.start_server( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\networking.py", line 148, in start_server s.bind((LOCALHOST_NAME, port)) TypeError: an integer is required (got type str) >>>
时间: 2023-08-06 19:02:39 浏览: 405
根据您提供的错误信息,看起来是在调用 `start_server()` 函数时,传递了一个类型的参数给 `port`,但是函数要求传入一个整数类型的参数。
要解决这个问题,您可以尝试以下方法:
1. 检查您传递给 `start_server()` 函数的参数 `port` 的类型,确保它是一个整数类型的值。
2. 如果您将 `port` 参数设置为字符串类型,请将其更改为整数类型。例如,将 `"None"` 更改为 `None` 或具体的端口号整数。
3. 确保您没有在其他地方对 `start_server()` 函数的定义进行了修改或错误地更改了参数的类型。
如果问题仍然存在,请提供更多相关的代码片段或上下文信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1389, in process_api result = await self.call_function( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1094, in call_function prediction = await anyio.to_thread.run_sync( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 33, in run_sync return await get_asynclib().run_sync_in_worker_thread( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 877, in run_sync_in_worker_thread return await future File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 807, in run result = context.run(func, *args) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 703, in wrapper response = f(*args, **kwargs) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\vits_chinese-2.0\app.py", line 66, in tts_calback return "成功", gr.outputs.FileDownload(output_filepath) AttributeError: module 'gradio.outputs' has no attribute 'FileDownload'
非常抱歉,再次给您带来困扰。根据最新的 Gradio 文档,确实没有 `gradio.outputs.FileDownload` 这个类。我之前的回答是错误的。
在 Gradio 中,您可以使用 `gradio.outputs.File` 类来创建文件下载的输出组件。这个类会自动处理文件下载的功能。
下面是修改后的代码示例:
```python
import gradio as gr
def create_callback(net_g: SynthesizerTrn, tts_front: VITS_PinYin):
def tts_callback(text, dur_scale):
# 其他代码省略...
# 修改下载文件的默认存放位置
output_filepath = "/path/to/output/file.wav" # 指定下载文件的存放路径
return "成功", gr.outputs.File(output_filepath)
return tts_callback
```
请确保您已经导入了 `gradio` 模块,并使用 `gr.outputs.File` 创建文件下载的输出。
非常抱歉之前的回答有误,希望这次修改能够解决问题。如有任何其他问题,请随时提问!
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\vits_chinese-2.0\api.py", line 4, in <module> result = client.predict("你好",1,fn_index=0) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio_client\client.py", line 285, in predict return self.submit(*args, api_name=api_name, fn_index=fn_index).result() File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio_client\client.py", line 984, in result raise self.future._exception # type: ignore File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\concurrent\futures\thread.py", line 58, in run result = self.fn(*self.args, **self.kwargs) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio_client\client.py", line 645, in _inner predictions = _predict(*data) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits_chinese-2.0\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio_client\client.py", line 676, in _predict raise ValueError(result["error"]) ValueError: None
这个错误通常表示在执行预测时发生了一些问题。具体来说,它指示预测返回了一个无效的值(None),而不是预期的结果。要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 确保模型和相关文件已正确加载。检查文件路径是否正确,确保它们存在并且可访问。
2. 检查输入数据是否符合预期的格式。确保输入数据与模型的输入要求相匹配。如果你在执行预测之前对输入数据进行了任何处理,请确保处理步骤没有导致问题。
3. 检查模型的配置和参数设置。确保模型的配置和参数设置是正确的,并且与你的预期一致。
如果以上步骤都没有解决问题,那么可能需要进一步调查代码中的其他部分,以确定出错的具体原因。你可以检查相关的函数和方法,查看是否存在潜在的错误或异常情况。
希望这些信息对你有所帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。
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