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buildoutput一直加载

时间: 2025-07-05 20:40:32 浏览: 9
<think>嗯,用户遇到了构建输出一直加载的问题,也就是build output stuck或者loading的情况。这个问题可能由多种原因引起,我需要逐步分析可能的原因和对应的解决方法。 首先,我应该考虑资源不足的情况。比如内存或CPU使用率过高,这可能导致构建过程卡住。用户可以通过任务管理器或者系统监控工具检查资源使用情况。如果发现资源不足,可能需要关闭其他占用资源的程序,或者增加系统资源[^1]。 接下来是依赖项安装问题。构建过程中可能需要下载依赖包,如果网络连接不稳定或者仓库地址配置错误,下载可能会卡住。这时候可以尝试切换镜像源,比如使用国内的npm或pip镜像,或者检查网络设置,确保能够正常访问依赖仓库[^2]。 缓存冲突也是一个常见问题。构建工具如Webpack、Gradle等可能会因为缓存文件损坏导致卡住。清理项目缓存和临时文件,然后重新构建可能会有帮助。例如,使用npm时可以删除node_modules和package-lock.json,再重新安装依赖[^1]。 配置文件错误也不能忽视。比如webpack.config.js或pom.xml中的错误配置可能导致构建流程异常。用户需要检查配置文件语法是否正确,路径是否存在,或者是否有循环依赖等问题。可以尝试注释部分配置,逐步排查问题所在[^2]。 构建工具或插件版本不兼容也可能导致问题。某些情况下,升级或降级构建工具版本,或者更新相关插件可以解决兼容性问题。例如,Maven项目中指定JDK版本,或者更新npm包到兼容版本[^1]。 查看构建日志是诊断问题的关键步骤。通过详细日志中的错误信息或警告,可以定位具体问题。例如,Gradle的--stacktrace选项或Maven的-X参数可以输出更详细的日志信息[^2]。 如果问题仍然存在,可能需要简化构建流程。例如,创建一个最小化可复现示例,逐步添加功能模块,观察问题何时出现,从而缩小排查范围。 此外,系统权限问题也可能导致构建卡住,比如文件写入权限不足。用户需要确保项目目录有足够的权限,或者以管理员身份运行构建命令。 在解决过程中,用户需要平衡严谨性和效率,根据具体情况选择最可能的因素优先排查,而不是逐一尝试所有方法。同时,参考社区或官方文档中的类似问题解决方案也很重要。 最后,生成相关的问题可以帮助用户进一步理解构建问题的其他方面,比如性能优化、不同构建工具的比较以及持续集成中的常见问题。</think>### 构建输出卡顿或加载问题解决方案 #### 1. 检查资源占用 - **内存/CPU瓶颈**:使用任务管理器(Windows)或`htop`(Linux)查看系统资源占用情况。若内存或CPU使用率超过90%,尝试关闭非必要进程或升级硬件配置。 - **磁盘空间不足**:运行`df -h`(Linux)或检查“此电脑”属性(Windows),确保系统盘和项目目录有足够空间,建议保留至少10%的剩余空间[^1]。 #### 2. 依赖项问题处理 ```bash # npm用户尝试清理缓存 npm cache clean --force rm -rf node_modules npm install --registry=https://registry.npmmirror.com # Maven用户更换镜像源 在settings.xml中添加阿里云镜像: <mirror> <id>aliyunmaven</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <name>阿里云公共仓库</name> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror> ``` #### 3. 缓存清理操作 - **Webpack/Vite**:删除`dist`或`build`目录后重试 - **Gradle**:执行`gradle cleanBuildCache` - **通用方案**:删除项目中的`.cache`、`.tmp`等隐藏文件夹 #### 4. 配置检查技巧 - 使用JSON/YAML验证工具(如`jsonlint.com`)检查配置文件 - 在IDE中运行`npm run build -- --verbose`或`mvn clean install -X`获取详细日志 - 对比成功构建的历史版本配置差异 #### 5. 版本管理示例 ```bash # nvm管理Node版本 nvm install 16.14.2 nvm use 16.14.2 # Maven指定JDK版本 <properties> <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target> </properties> ``` #### 6. 日志分析方法 - **关键字段搜索**:在日志中查找`ERROR`、`TIMEOUT`、`ECONNRESET`等关键字 - **时间戳比对**:记录卡顿发生前的最后有效操作 - **网络请求追踪**:使用`wireshark`或`charles`监控构建过程中的网络请求 #### 7. 最小化复现步骤 1. 新建空白项目 2. 添加核心依赖 3. 实现基础功能 4. 逐步移植原项目模块 5. 记录问题触发点 #### 8. 权限问题排查 ```bash # Linux/Mac系统 sudo chown -R $(whoami) ./project_dir sudo chmod -R 755 ./build # Windows系统 右键项目文件夹 -> 属性 -> 安全 -> 编辑用户权限 ```
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(e:\myself_ai\pytorch310_env) E:\Myself_AI\pretrain_model>python simple_text_model.py 读取到的config: {'random_seed': 42, 'data_path': 'e:/Myself_AI/data/data.csv', 'pretrained_model_path': 'e:/Myself_AI/nlp_models/cc.zh.300.bin', 'best_model_path': 'best_cnn_model.pt', 'log_dir': 'e:/Myself_AI/logging', 'vocab_path': 'e:/Myself_AI/vocab/vocab.pkl', 'stopwords': ['的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要', '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这'], 'max_seq_length': 50, 'batch_size': 4, 'embedding_dim': 300, 'num_filters': 100, 'filter_sizes': [3, 4, 5], 'output_dim': 2, 'dropout': 0.5, 'num_epochs': 10, 'patience': 3, 'learning_rate': 0.001, 'lr_factor': 0.5, 'lr_patience': 2} 2025-05-13 20:35:53,412 - INFO - 配置加载完成:{'random_seed': 42, 'data_path': 'e:/Myself_AI/data/data.csv', 'pretrained_model_path': 'e:/Myself_AI/nlp_models/cc.zh.300.bin', 'best_model_path': 'best_cnn_model.pt', 'log_dir': 'e:/Myself_AI/logging', 'vocab_path': 'e:/Myself_AI/vocab/vocab.pkl', 'stopwords': ['的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要', '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这'], 'max_seq_length': 50, 'batch_size': 4, 'embedding_dim': 300, 'num_filters': 100, 'filter_sizes': [3, 4, 5], 'output_dim': 2, 'dropout': 0.5, 'num_epochs': 10, 'patience': 3, 'learning_rate': 0.001, 'lr_factor': 0.5, 'lr_patience': 2} Using device: cpu 成功从data.csv加载25604条数据 Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\willi\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.267 seconds. Prefix dict has been built successfully. 保存词汇表失败: 'NoneType' object is not subscriptable 词汇表大小: 16583 开始训练模型... 做预训练的时候,需要保存词汇表文件,但是一直失败怎么搞?程序是跑完的,并且是可以正常判断的!

以下是我的项目:首先我使用了cameractrl模型通过输入文字描述和摄像机轨迹得到了视频(2s),然后使用API函数将得到的视频切成4张关键帧图片,总共3个类(马、海豚、鹿),组成了一个自定义数据集;将获得的数据集使用YOLOV8+SAM模型进行检测和分割得到了分割图(将图片里面的动物分割出来),再利用分割图使用opencv的API得到掩码图,再使用分割图和掩码图得到深度图;将得到的原图(rgb图)、掩码图(mask图)、深度图(depth)使用Depth Mask 3D Diffusion模型重建动物的3d点云,能够得到任意视角的mask,且mask之间的loss最小是关键,多个视角能够起到约束mask多视角一致性,但是得到的实验结果如下:多视角 mask 的 Dice 损失: 我调整了深度图和掩码图,但是得到的结果如下:(plan2) lichuang@jsjxy-X640-G30:~/project/Opencv-main/sam_yolo/Depth Mask 3D Diffusion$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python views_3d_reconstruction.py /home/lichuang/project/Opencv-main/sam_yolo/segment-anything-main/segment_anything/build_sam.py:105: FutureWarning: You are using torch.load with weights_only=False (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for weights_only will be flipped to True. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via torch.serialization.add_safe_globals. We recommend you start setting weights_only=True for any use case where you don’t have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. state_dict = torch.load(f) Loading pipeline components…: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 6/6 [00:01<00:00, 5.57it/s] 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 60/60 [00:05<00:00, 10.77it/s] 最小 Dice 损失: -254.0 | 0/4 [00:00<?, ?it/s] 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 60/60 [00:07<00:00, 8.35it/s] 最小 Dice 损失: -254.0█████████████████████████████████▊ | 1/4 [08:00<24:02, 480.97s/it] 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 60/60 [00:05<00:00, 10.38it/s] 最小 Dice 损失: -254.0████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2/4 [16:04<16:04, 482.21s/it] 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 60/60 [00:05<00:00, 10.22it/s] 最小 Dice 损失: -254.0███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3/4 [23:59<07:59, 479.28s/it] 处理 horse: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [31:59<00:00, 479.80s/it] 已合并 4 个点云,保存到 /home/lichuang/project/Opencv-main/sam_yolo/Depth Mask 3D 请帮我写一份使用Depth Mask 3D Diffusion模型重建动物的3d点云,能够得到任意视角的mask,且mask之间的loss最小是关键,多个视角能够起到约束mask多视角一致性的python文件。

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