500.0python.exe进程意外退出

5000pythonexe进程意外退出的原因是系统或硬件问题、程序本身出现错误、与其他程序冲突。

1、系统或硬件问题：例如 *** 作系统崩溃、硬件故障、电脑过热等。

2、程序本身出现错误：是代码逻辑问题、内存泄露、资源耗尽、依赖库缺失等。

3、与其他程序冲突：如果同时运行了多个程序，会因为资源争用、进程冲突等原因导致其中一个程序崩溃。

想学pyqt，到我的GitHub去啊。Githubse7enXF

我写的是pyside2的教程，里面控件使用和pyqt一摸一样。之所以要用pyside而不是pyqt，因为pyqt是商业版的，如果你要发布产品就需要收费。

网页编码格式有很多，比如UTF-8，GBK2312等，在网址页面F12键，ctrl+f搜索charset可看到该网页使用的编码格式，如CSDN为charset=”utf-8”。我们使用python获取网页内容时，经常会由于网页编码问题导致程序崩溃报错或获取到一堆二进制内容，软件的兼容性很差。有一个办法，可以通过第三方库chardet获取编码格式，再使用该编码格式解码数据可实现兼容。

1、安装chardet库

chardet是第三方库，需要先安装再使用。简单的办法是启动DOS界面，进入python安装路径下Scripts路径中（其中有pip脚本），运行”pip install chardet”，即可完成安装（可能需要先更新pip，根据提示运行命令即可）；

2、导入charset、建立函数

python工程中导入charset库（”import chardet”）;建立函数如下：

def get_url_context(url):

content = urllibrequesturlopen(url) #获取网页内容

encode = chardetdetect(content) #获取网页编码格式字典信息，字典encode中键encoding的值为编码格式

return contentdecode(encode['encoding'], 'ignore') #根据获取到的编码格式进行解码，并忽略不能识别的编码信息

以上函数的返回值即为网页解码后的内容，无论网页是哪种格式编码，都能轻松识别转换；需要注意的是解码时要加参数’ignore’,否则网页中可能会有混合编码导致程序出错。

首先你打开localhost的提示是正常，说明你搭建django是成功了，只是你没有创建任何app，或者你创建了app但是没有同步到数据库(python managepy makemigratons,python managepy migrate,这两个命令必须在django17以上版本),如果你还没有任何app也可以执行，会创建内置的用户系统，等等。可以到localhost:8000/admin查看是否创建成功。

初始化数据库时会咨询你是否创建超级用户（即管理员）

然后python managepy migrate并不是在python文件目录执行，而是到你创建django项目中执行，找到managepy 这个文件的路径

会的。

当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行的最小单位，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在Python中，默认情况下就是setDaemon(False)，主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务，直到自己的任务结束。

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

报错

第二段的意思是说：提示这意味着已将OpenMP运行时的多个副本链接到程序中。 这很危险，因为它会降低性能或导致错误的结果。 最好的办法是确保仅将单个OpenMP运行时链接到该流程中，例如 通过避免在任何库中静态链接OpenMP运行时。 作为不安全，不受支持，未记录的解决方法，您可以设置环境变量KMP_DUPLICATE_LIB_OK = TRUE以允许程序继续执行，但可能导致崩溃或无提示地产生错误的结果。

它提示设置环境变量，因此可以加入一下语句，然后即可成功运行：

明敏 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

到底是怎样的一个bug，能让95%的Pytorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？

还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。

这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。

最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！

除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：

而是它到底算不算一个bug？

这究竟是怎么一回事？

事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。

他还举出例子证实了自己的说法。

如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。

然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。

这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。

发现了问题后，这位网友还在GitHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。

结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！

这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承认自己“被坑过”！

但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。

到底是不是bug？

如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？

因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：

这到底是不是一个bug？

在Reddit上有人认为：这不是一个bug。

虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。

就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。

这不是产生伪随机数的问题，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现

对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。

另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。

并且95%以上的Pytorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。

有人就分享出了自己此前的惨痛经历：

我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。

也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。

顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neural nets want to work”。

你有踩过PyTorch的坑吗？

如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。

其中从向量、函数到modeltrain()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。

所以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？

欢迎评论区留言讨论～

参考链接：

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