MODEL.setObjective(gurobipy.quicksum((x[i,j,c] * self.C1 * gurobipy.quicksum(gurobipy.max_(0,t[j,c] - self.DueDate[j])) File src\gurobipy\gurobi.pxi:3631 in gurobipy.quicksum TypeError: 'GenExprMax' object is not iterable

时间: 2023-06-20 09:06:18 浏览: 264
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i.MX8X MEK 板级开发包 5.4.24 的 Bootloader 定制

这错误提示是因为在你的代码中使用了 `gurobipy.max_()` 这个函数，它返回的是一个 `GenExprMax` 对象，而不是一个可迭代的对象。因此在调用 `gurobipy.quicksum()` 函数时就会抛出这个错误。 你需要将 `gurobipy.max_()` 函数替换为一个可以迭代的函数，例如 `gurobipy.max_(0,t[j,c] - self.DueDate[j])` 可以替换为 `max(0, t[j,c] - self.DueDate[j])`。这样就可以避免这个错误。
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这 error 有可能是由于使用了 gurobipy 的版本不兼容所导致的。你可以尝试升级 gurobipy 的版本或者更改代码中的语法来解决这个问题。 此外，如果你在使用 gurobipy 运行优化模型时遇到问题，建议你检查输入数据...

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这 error 的原因可能是因为 gurobipy 模块中没有名为 max 的函数。可能是您想要使用 Python 内置的 max 函数，而不是 gurobipy 模块中的函数。您可以尝试将 "gurobipy.max" 更改为 "max"，以调用 Python 内置的 max ...

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解释一下这段代码import pdb import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dense,Dropout,Flatten,GlobalAveragePooling2D np.set_printoptions(threshold=np.inf) class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

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