w=128 h=128 #输入数据处理 #获取截图 path='G:/shortclawsws/image/highway23/' path1='G:/shortclawsws/image/trasigtest/' d=os.listdir(path) for i in range(len(d)): file= d[i] #red_temp=[] red_temp = fun.red_identify(path,file) if red_temp==[]: print('this image no you want') cv2.imshow('none', path+file) else: X=np.zeros((len(red_temp),w,h,3)) #图像处理 a=0 for i in red_temp: img=cv2.resize(i,(w,h)) img1=img/255 #归一化 X[a,:,:,:]=img1 a=a+1 loaded_model = load_model('G:/shortclawsws/image/my') result = loaded_model.predict(X) result_number=np.argmax(result, axis=1) for i in range(len(red_temp)): a=fun.diccheck(result_number[i]) #cv2.imshow('oringinal', path+file) cv2.imshow(a, red_temp[i]) # # # cv2.imshow('img4', '') cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

看起来您的代码中有一些问题。在`cv2.imshow`函数中，第一个参数应该是窗口的名称，而不是图像本身的路径或文件名。如果您想显示图像，您需要传递一个窗口名称作为第一个参数，并将图像作为第二个参数传递给`imshow`函数。

您可以尝试修改以下代码：

cv2.imshow('none', cv2.imread(os.path.join(path, file)))

cv2.imshow(a, red_temp[i])

请注意，`cv2.imread`函数用于读取图像文件，需要传递完整的文件路径作为参数。您可以使用`os.path.join`函数来连接路径和文件名。

另外，请确保在每次调用`cv2.imshow`之后调用`cv2.waitKey(0)`以等待用户按下任意键后关闭窗口。

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register( id='exit-v0', entry_point='highway_env.envs:ExitEnv', )

I'm sorry, as an AI language model, I do not have the necessary context to determine what this code refers to. Can you please provide more information or context about this code snippet?

我的模型是这样的 ： def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) time_steps1 = trainX1.shape[1] input_dim1 = trainX1.shape[2] # 定义输入张量 input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 .... concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) model.add(keras.layers.Dense(units=多步预测步数)) # 添加多步预测输出层 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model， 其中model.add形式是否有错误

是的，您在模型定义中使用了 `model.add` 的形式，但是您没有定义 `model`，因此会出现错误。要解决这个问题，您需要在函数的开头定义 `model`，然后在函数中使用 `model.add` 的形式添加层。例如：

from tensorflow.keras.layers import Input, Lambda, Dense, LSTM, concatenate, add, Activation
from tensorflow.keras.models import Model

def LSTNetAttention(trainX1, trainX2, trainY, config):
    # 定义输入张量
    time_steps1 = trainX1.shape[1]
    input_dim1 = trainX1.shape[2]
    input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1))
    #lstm1 = input_data1 ....

    # 添加其他层
    lstm_out1 = LSTM(units=128, return_sequences=True)(input_data1)
    # ...

    concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2])

    # 添加其他层
    model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat)
    model.add(Dense(units=5))
    model.add(Dense(units=config.prediction_steps)) # 添加多步预测输出层

    highway_window = config.highway_window
    #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度
    z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1)
    z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z)
    z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z)
    z = Dense(trainY.shape[1])(z)
    res = add([res, z])
    res = Activation('sigmoid')(res)

    # 返回模型
    return model

在上面的代码中，我们首先定义了输入张量 `input_data1`，然后添加了一些层，包括 `LSTM` 层和 `Dense` 层。然后，我们使用 `Model` 函数定义了模型，并使用 `model.add` 的形式添加了其他层。最后，我们返回了模型。