hasattr(data_source, 'pids'): for idx, _id in enumerate(data_source.pids): self._id2index[_id].append(idx)
时间: 2024-06-05 09:12:30 浏览: 14
这段代码是一个类的初始化函数中的一部分,用于将数据集中的每个样本的唯一标识符(pid)与该样本在数据集中的索引号(index)建立映射关系。具体来说,它首先检查数据源对象(data_source)是否有一个名为“pids”的属性,如果有,则遍历所有pid,将它们与它们在数据集中的索引号存储在一个字典(_id2index)中。每个pid可能对应多个索引号,因此在字典中,每个pid键对应一个包含所有索引号的列表值。
相关问题
AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.data' has no attribute 'AUTOTUNE'
这个错误通常是因为你的TensorFlow版本太低而导致的。在旧版本的TensorFlow中,`tf.data.AUTOTUNE`属性并不存在。
为了解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 确保你的TensorFlow版本是最新的。你可以使用 `pip install --upgrade tensorflow` 命令来升级TensorFlow。
2. 如果你已经安装了最新版本的TensorFlow,但仍然出现此错误,请检查你的代码中是否存在其他库或框架需要更新。确保所有相关库都是最新版本。
3. 如果以上步骤仍未解决问题,你可以尝试手动导入`tf.data.experimental.AUTOTUNE`并将其替换为`tf.data.AUTOTUNE`。例如:
```python
import tensorflow as tf
if hasattr(tf.data, 'AUTOTUNE'):
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
else:
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
```
这样做可以确保代码在不同版本的TensorFlow上都可以正常运行。
希望这些解决方案能帮助你解决问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
解释代码 def run(self, cpn_input, retry: bool = True): self.task_version_id = cpn_input.task_version_id self.tracker = cpn_input.tracker self.checkpoint_manager = cpn_input.checkpoint_manager deserialize_models(cpn_input.models) # retry if ( retry and hasattr(self, '_retry') and callable(self._retry) and self.checkpoint_manager is not None and self.checkpoint_manager.latest_checkpoint is not None ): self._retry(cpn_input=cpn_input) # normal else: self._run(cpn_input=cpn_input) return ComponentOutput(self.save_data(), self._export(), self.save_cache())
这段代码是一个类的方法 `run` 的实现。以下是对代码的解释:
- `def run(self, cpn_input, retry: bool = True):` 定义了一个方法 `run`,它接受两个参数 `cpn_input` 和 `retry`(默认为 `True`)。
- `self.task_version_id = cpn_input.task_version_id` 将 `cpn_input` 的 `task_version_id` 赋值给当前实例的 `task_version_id` 属性。
- `self.tracker = cpn_input.tracker` 将 `cpn_input` 的 `tracker` 赋值给当前实例的 `tracker` 属性。
- `self.checkpoint_manager = cpn_input.checkpoint_manager` 将 `cpn_input` 的 `checkpoint_manager` 赋值给当前实例的 `checkpoint_manager` 属性。
- `deserialize_models(cpn_input.models)` 调用 `deserialize_models` 函数并传入 `cpn_input.models` 参数,用于反序列化模型。
接下来是一个条件语句,判断是否需要进行重试操作:
- `retry` 为真
- 当前实例具有 `_retry` 方法
- `_retry` 是可调用的(即为函数)
- `checkpoint_manager` 不为空且具有最新的检查点
如果满足以上条件,将调用 `_retry` 方法,传入 `cpn_input` 参数进行重试操作。否则,将调用 `_run` 方法,传入 `cpn_input` 参数进行正常操作。
最后,返回一个包含三个值的 `ComponentOutput` 对象,分别是通过 `save_data` 方法保存的数据、通过 `_export` 方法导出的结果,以及通过 `save_cache` 方法保存的缓存数据。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)