function [slope, intercept, p_value] = sen_slope(x, y) ↑ 错误: 此上下文中不支持函数定义。函数只能作为代码文件中的局部函数或嵌套函数创建。 怎么解决

时间: 2024-02-01 16:16:16 浏览: 170
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geo_slope中文说明

这个错误通常是因为在命令窗口或脚本文件中直接调用了函数定义,而不是在代码文件中定义该函数。要解决这个问题,需要将函数定义保存在一个单独的代码文件中,例如 `sen_slope.m`,然后在命令窗口或脚本文件中调用该函数。 具体步骤如下: 1. 打开一个文本编辑器,例如 MATLAB 自带的编辑器或 Notepad++ 等。 2. 创建一个新的代码文件,并将函数定义复制到该文件中。 3. 将该文件保存到 MATLAB 的当前工作目录中,文件名为 `sen_slope.m`。 4. 在命令窗口或脚本文件中,使用函数名来调用该函数,例如: ``` x = [1 2 3 4 5]; y = [2 4 6 8 10]; [slope, intercept, p_value] = sen_slope(x, y); ``` 注意,函数名和文件名必须完全一致,包括大小写和文件扩展名。 如果你已经将函数定义保存在一个单独的文件中,但仍然遇到相同的错误,请确保该文件的路径已经添加到 MATLAB 的搜索路径中。可以使用 `addpath` 函数来添加路径,例如: ``` addpath('C:\my_functions'); ``` 其中 `C:\my_functions` 是包含函数文件的文件夹的路径。
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model = ContextEncoder() print(model) pretrained_dict = torch.load('E:/fin/models/gen.pth') print(pretrained_dict.keys())上述语句输出为:ContextEncoder( (encoder): Sequential( (0): Conv2d(4, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (1): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (2): Conv2d(64, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (3): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (4): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (5): Conv2d(128, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (6): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (7): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (8): Conv2d(256, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (9): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (10): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (11): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (12): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (13): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (14): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (15): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (16): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (17): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (18): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (19): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (20): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (21): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (22): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (23): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (24): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (25): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) ) (decoder): Sequential( (0): ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) (6): ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (7): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (8): ReLU(inplace=True) (9): ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (10): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (11): ReLU(inplace=True) (12): ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (13): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (14): ReLU(inplace=True) (15): ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (16): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (17): ReLU(inplace=True) (18): ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (19): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (20): ReLU(inplace=True) (21): ConvTranspose2d(64, 3, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (22): Sigmoid() ) ) dict_keys(['iteration', 'generator'])

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