引发了未经处理的异常:读取访问权限冲突。 **mr_mip** 是 nullptr。如何修改

时间: 2023-11-14 07:09:04 浏览: 60
这个异常通常是由于访问了一个空指针而引起的。要修改这个问题,你需要先检查一下 `mr_mip` 是否为 `nullptr`,如果是的话,你需要为其分配内存。你可以使用 `new` 运算符来为其分配内存,例如: ``` mr_mip = new MIP; ``` 如果 `mr_mip` 已经被分配了内存,那么你需要检查一下是否有其他地方释放了这块内存,导致 `mr_mip` 变成了空指针。如果是这种情况,你需要找到释放内存的代码,并且确保它只释放了它自己分配的内存。
相关问题

引发了未经处理的异常:读取访问权限冲突。 **mr_mip** 是 nullptr。怎么处理

这个异常通常是因为试图访问一个空指针所引起的。要解决这个问题,你需要检查在哪里将 `mr_mip` 赋值为 `nullptr`,然后找到原因并修复它。如果你无法找到原因,可以尝试使用调试器来跟踪代码并找到问题所在。 如果你确定 `mr_mip` 是一个有效的指针,那么可能是因为你没有正确地设置访问权限。你需要确保你有权访问 `mr_mip` 指向的内存区域。你可以检查指针是否指向了正确的内存地址,并确保你有权访问该地址。

ModuleNotFoundError: No module named 'mip'

ModuleNotFoundError是Python中常见的错误之一,表示Python找不到你尝试导入的模块。在你的情况下,错误信息显示Python无法找到名为'mip'的模块。 这可能是由于以下几种情况导致的: 1. mip模块未被安装。你需要使用pip安装mip模块,使用命令:pip install mip。 2. mip模块已安装,但未正确导入。请检查代码中的导入语句是否正确。 3. mip模块的安装位置不在Python搜索路径中。你可以通过修改Python搜索路径来解决这个问题。

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***************************master_pro set pp/1*1000/; set p(pp); set pi(pp); pi('1')=yes; p('1')=yes; parameter cp(pp)/ 1 100 /; parameter tp(pp)/ 1 0 /; parameter TM/10/; positive variable y(pp); variable z_master; equation master_obj_fuc; equation master_travel_const; equation master_cob_const; master_obj_fuc.. z_master=e=sum(p,cp(p)*y(p)); master_travel_const.. sum(p,tp(p)*y(p))=l=TM; master_cob_const.. sum(p,y(p))=e=1; model master_pro/master_obj_fuc,master_travel_const,master_cob_const/; *************************************sub_pro set i/1*6/; alias(i,j); set i_o(i)/1/; set i_d(i)/6/; set i_m(i)/2*5/; parameter c(i,j)/ 1.2 2 1.3 9 2.4 2 2.5 3 3.2 1 3.4 5 3.5 12 4.5 4 4.6 2 5.6 2 /; parameter t(i,j)/ 1.2 9 1.3 1 2.4 2 2.5 4 3.2 2 3.4 7 3.5 3 4.5 7 4.6 8 5.6 2 /; parameter w1; parameter w2; binary variable x(i,j); variable z_sub; equation sub_obj_fuc; equation sub_start_const(i_o); equation sub_end_const(i_d); equation sub_mid_const(i_m); sub_obj_fuc.. z_sub=e=sum((i,j),(c(i,j)-w1*t(i,j))*x(i,j))-w2; sub_start_const(i_o).. sum(j$c(i_o,j),x(i_o,j))=e=1; sub_end_const(i_d).. sum(j$c(j,i_d),x(j,i_d))=e=1; sub_mid_const(i_m).. sum(j$c(j,i_m),x(j,i_m))=e=sum(j$c(i_m,j),x(i_m,j)); model sub_pro/sub_obj_fuc,sub_start_const,sub_end_const,sub_mid_const/; *****************************************xunhuan set iter/1*6/; parameter rN/-1/; parameter cp_new; parameter tp_new; parameter results(iter,*); loop(iter$(rN<0), solve master_pro using LP minimazing z_master; w1=master_travel_const.m; w2=master_cob_const.m; solve sub_pro using MIP minimazing z_sub; cp_new=sum((i,j),c(i,j)*x.l(i,j)); tp_new=sum((i,j),t(i,j)*x.l(i,j)); rN=z_sub.l; results(iter,'z')=z_master.l; results(iter,p)=y.l(p); results(iter,'w1')=w1; results(iter,'w2')=w2; results(iter,'cp_new')=cp_new; results(iter,'tp_new')=tp_new; results(iter,'rN')=rN; pi(pp)=pi(pp-1); cp(pi)=cp_new; tp(pi)=tp_new; p(pi)=yes; ); display results;

class DyCAConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size, stride, reduction=32): super(DyCAConv, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) self.pool_h1 = nn.MaxPool2d((None, 1)) self.pool_w1 = nn.MaxPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = h_swish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride), nn.BatchNorm2d(oup), nn.SiLU()) self.dynamic_weight_fc = nn.Sequential( nn.Linear(inp, 2), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) x_h1 = self.pool_h1(x) x_w1 = self.pool_w1(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w, x_h1, x_w1], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w, _, _ = torch.split(y, [h, w, h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) x_w1 = x_w1.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() a_w1 = self.conv_w(x_w1).sigmoid() # Compute dynamic weights x_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(x) x_avg_pool = x_avg_pool.view(x.size(0), -1) dynamic_weights = self.dynamic_weight_fc(x_avg_pool) out = identity * (dynamic_weights[:, 0].view(-1, 1, 1, 1) * a_w + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_h + dynamic_weights[:, 1].view(-1, 1, 1, 1) * a_w1) return self.conv(out)在里面修改一下,换成这个y = torch.cat([x_h+x_h1, x_w+x_w1], dim=2)

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