我目前正在尝试使用Udacity的自主驾驶汽车模拟器（模拟器），但是在运行drive.py和模拟器文件时，连接始终无法建立 – 它只是显示“accepeted”，而不是实际连接。当我查看模拟器的输出日志时，发现了以下内容：

|Fatal|WebSocket.acceptException|System.Net.Sockets.SocketException: 无法建立连接，因为目标机器主动拒绝。
                                              at System.Net.Sockets.Socket.Connect (System.Net.EndPoint remoteEP, Boolean requireSocketPolicy) [0x00000] in <filename unknown>:0                         
                                              at System.Net.Sockets.Socket.Connect (System.Net.EndPoint remoteEP) [0x00000] in <filename unknown>:0                         
                                              at System.Net.Sockets.TcpClient.Connect (System.Net.IPEndPoint remote_end_point) [0x00000] in <filename unknown>:0                         
                                              at System.Net.Sockets.TcpClient.Connect (System.Net.IPAddress[] ipAddresses, Int32 port) [0x00000] in <filename unknown>:0 

每次我尝试建立连接时都会出现这个错误。以下是服务器端的代码（drive.py文件）

import base64 #用于无损编码传输
from datetime import datetime #设置帧时间戳
import os #写入和读取文件
import numpy as np
import shutil
import socketio #服务器
from flask import Flask #用于Web设备的框架
from io import BytesIO #在内存中操作字符串和字节数据
import eventlet
import eventlet.wsgi
import cv2
import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import load_model
from PIL import Image

height = 320
width = 160     

def resize(image):
    return cv2.resize(image, (width, height), cv2.INTER_AREA)

#服务器初始化
sio = socketio.Server(always_connect = True )

#flask web应用
application = Flask(__name__)

#初始化空模型和图像数组
net = None
image_array_before = None

#速度限制
max_speed = 30
min_speed = 10
speed_limit = max_speed

#服务器事件处理器
@sio.on('telemetry')
def telemetry(sid, data):
    if data:
        steering_angle = float(data["steering_angle"])
        throttle = float(data["throttle"])
        speed = float(data["speed"])
        
        image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(data["image"])))
        
        #保存帧
        timestamp = datetime.utcnow().strftime('%Y_%m_%d_%H_%M_%S_%f')[:-3]
        image_filename = os.path.join(r'path', timestamp)
        image.save('{}.jpg'.format(image_filename))
        
        try:
            image = np.asarray(image)
            image = resize(image)
            image = np.array([image])
            steering_angle = float(net.predict(image))
            global speed_limit
            if speed > speed_limit:
                speed_limit = min_speed
            else:
                speed_limit = max_speed
            throttle = (1.0 - steering_angle**2 - (speed/speed_limit)**2)
            print ('{} {} {}'.format(steering_angle, throttle, speed))
            send_control(steering_angle, throttle)
        except Exception as e:
            print (e)
    else:
        sio.emit('manual', data={}, skip_sid = True)

@sio.on('connect')
def connect(sid, environ):
    print("connect ", sid)
    send_control(0,0)

def send_control(steering_angle, throttle):
    sio.emit(
        "steer",
        data = {
            "steering_angle": steering_angle.__str__(),
            "throttle": throttle.__str__()
        },
        skip_sid = True)

if __name__ == "__main__":
    net = load_model('path')
    application = socketio.Middleware(sio, application)
    #部署
    eventlet.wsgi.server(eventlet.listen(('localhost', 4567)), application)

以下是drive.py文件的输出日志。正如你所见，它显示为“accepted”，但之后没有打印“connected”或传输数据：

enter code here2021-01-10 15:07:27.659254: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll 未找到
2021-01-10 15:07:27.668272: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] 如果您的机器上没有设置GPU，请忽略上述cudart dlerror。
2021-01-10 15:07:56.969613: I tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] 未创建XLA设备，tf_xla_enable_xla_devices未设置
2021-01-10 15:07:56.998282: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll 未找到
2021-01-10 15:07:57.271013: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:326] 对cuInit的调用失败：未知错误（303）
2021-01-10 15:07:57.292101: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] 为主机LAPTOP-D2EPGUQF检索CUDA诊断信息
2021-01-10 15:07:57.390264: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] 主机名：LAPTOP-D2EPGUQF
2021-01-10 15:07:57.548306: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 此TensorFlow二进制文件使用oneAPI Deep Neural Network Library（oneDNN）进行了优化，以在性能关键操作中使用以下CPU指令：AVX2
要在其他操作中启用它们，请使用适当的编译器标志重新构建TensorFlow。
2021-01-10 15:07:57.998352: I tensorflow/compiler/jit/xla_gpu_device.cc:99] 未创建XLA设备，tf_xla_enable_xla_devices未设置
(2056) wsgi 在 http://127.0.0.1:4567 上启动
(2056) accepted ('127.0.0.1', 52432)

我尝试通过禁用防火墙来修复它，但没有效果。您知道可能出了什么问题吗？谢谢！

回答：

尝试将python-engineio版本降级到3.13.2，将python-socketio降级到4.6.1。