self.nodes[i].set_output(data[i]) TypeError: 'map' object is not subscriptable

时间: 2024-04-10 19:33:07 浏览: 19
这个错误是由于您尝试对map对象进行下标操作而导致的。map对象是一个迭代器,它不支持下标操作。您需要将map对象转换为列表对象,然后再进行下标操作。 在您的代码中,将以下行: ```python self.nodes[i].set_output(data[i]) ``` 更改为: ```python data_list = list(data) self.nodes[i].set_output(data_list[i]) ``` 这样就可以解决TypeError: 'map' object is not subscriptable错误。通过将map对象转换为列表对象,您可以对其进行下标操作并将其传递给set_output()方法。
相关问题

def set_output(self, data): for i in range(len(list(data))): self.nodes[i].set_output((list(data))[i])

您的代码中,使用了`len(list(data))`来获取数据的长度,并使用`list(data)`将map对象转换为列表对象。 然后,使用`for`循环遍历索引`i`,并通过`(list(data))[i]`来获取列表中的元素,然后将其传递给`self.nodes[i].set_output()`方法。 这个实现看起来是正确的。它遍历了通过`list(data)`转换后的列表,并将相应的元素传递给`set_output()`方法。 如果您仍然遇到问题,请提供更多的错误信息或者代码的上下文,我将尽力帮助您解决问题。

def set_output(self, data): for i in range(len(list(data))): self.nodes[i].set_output((list(data))[i]) IndexError: list index out of range

这个问题可能是由于您的索引超出了节点列表的范围导致的。请确认节点列表的长度和数据列表的长度是否一致。 在您的代码中,通过`len(list(data))`获取了数据列表的长度,并使用`for`循环遍历索引`i`。 然后,您尝试通过`(list(data))[i]`来获取数据列表中的元素,并将其传递给`self.nodes[i].set_output()`方法。 但是,如果数据列表的长度超过了节点列表的长度,就会导致索引超出范围的错误。 请确保节点列表中有足够的节点,并且数据列表的长度不超过节点列表的长度。可以使用print语句打印节点列表和数据列表的长度,以便调试和确认问题所在。 如果问题仍然存在,请提供更多关于您的代码和数据的信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。

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class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

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