1.在用keras框架跑NER的train时,而且只是在用了keras_contrib.layers的CRF时出现问题: 遇到无错跳出finished with exit code -1073740791 (0xC0000409), (有其他博主说的减小batchsize的 我试过把batchsize减小为2,但是没有用) 2.查出是显卡内存不足的问题,解决如下(对个人有效): import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-…

我经常py代码出错 控制台只提示这个 Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409) 但是根本没有报错原因 首先我们应该改一下pycharm设置 勾选这个 下次跑代码就会有错误原因了 这次查它报错 果不其然 这个控件名要有下划线的 然后就能跑了…

emmm...第二次遇到这个错误了,好好的好好的卷积神经网络突然就跑不起了.就弹出一堆信息也不报那行代码错了... 记录一下: 两次解决方法相同,删h5py包 Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)…

安装完cordova之后,创建一个测试项目后,运行报Process finished with exit code -1,经过查找原因,是因为gradle没有安装,在http://www.androiddevtools.cn/#gradle 这里下载gradle,下载解压完成后,查看getting-started 这个文件安装gradle,安装完成后,在命令行中运行 cordova build android,会自动下载需要的插件,下载过程中asm-tree-4.0.jar需要设置代理才能安装成…

今天运行项目发现一个bug, "C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_191\bin\java.exe" -XX:TieredStopAtLevel=1 -noverify -Dspring.output.ansi.enabled=always -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=30033 -Dcom.sun.management.jmxremote.authen…

pycharm  Process finished with exit code  (0xC0000005)解决办法 上次报过这个错误,是在安装浏览器时发现的,报过同样的错误.按当时的方法,以为切地解决了,没成想又继续报错,不解决始终用的不爽!虽然可以用pycharm中编辑代码+cmd命令行下启动服务,但是始终不是个好办法,继续整. 找到这地方,点击红色框出现编辑界面: 根据箭头指示操作,并加上途中内容: =c:     c\" 问题解决了,不知道后面会不会继续报这个错误! 这个好像是环境变量的…

Process finished with exit code 0 意味着你的程序正常执行完毕并退出. 可以科普一下exit code,在大部分编程语言中都适用: exit code 0 表示程序执行成功,正常退出 exit code 1 表示程序执行执行过程中遇到了某些问题或者错误,非正常退出…

注意:解决此错误目前只针对Windows系统的电脑: 1.AndroidStudio-->AVDManager(Create Virtual Device): 2.提示AVD启动不了,同时EventLog显示-emulator: Process finished with exit code 1  emulator: Process finished with exit code 1:  emulator: ERROR: x86 emulation currently requires hard…

spring boot 运行提示:Process finished with exit code 1 经检查发现是由于在application.properties配置文件中将某些自定义配置项移除了,但是代码中没有删掉,导致以上错误发生. 例如,配置文件中原先存在: jszs.path=/oracle/grgzpt-test/ 代码中存在以下应用:@Value("${jszs.path}")private String jszsPath; 将配置文件中的jszs.path=/oracl…

Process finished with exit code 137 (interrupted by signal 9: SIGKILL) 在使用tensorflow自带的数据集做手写数字识别的时候,总是遇到这个错误,开始以为是模型错误,检查好久,最后发现是因为一次输入的训练数据太大了,内存耗尽. 解决方法:对一个很大的数据集,可以分批次进行训练,每次只用其中的一部分数据做训练. 代码见:https://github.com/buxizhizhoum/machine_learning/tree…