LATENT_DIM = int(sys.argv[1]) IndexError: list index out of range

时间: 2025-01-03 10:38:37 浏览: 10
### 处理 `sys.argv` 中缺少命令行参数引发的 `IndexError` 当 Python 脚本尝试访问不存在的命令行参数时,会抛出 `IndexError`。为了避免这种情况发生并优雅地处理潜在错误,可以采取以下几种方法: #### 方法一:使用 try-except 块捕获异常 通过包裹可能触发异常的代码片段,在遇到 `IndexError` 时执行特定逻辑来通知用户输入有误。 ```python import sys try: arg_value = sys.argv[1] except IndexError: print("Error: Missing command line argument.") print("Usage: python script.py <argument>") sys.exit(1) print(f"Argument received: {arg_value}") ``` [^3] #### 方法二:提前检查列表长度 在访问 `sys.argv` 的索引之前先验证其长度是否满足需求,从而预防因越界读取而产生的崩溃风险。 ```python import sys if len(sys.argv) != 2: print("Error: Incorrect number of arguments provided.") print("Usage: python script.py <argument>") sys.exit(1) arg_value = sys.argv[1] print(f"Argument received: {arg_value}") ``` [^4] 这两种方案都可以有效防止程序由于未提供足够的命令行参数而导致意外终止的情况。建议根据实际应用场景选择合适的方式实现健壮性更高的脚本设计。
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def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise') # AutoEncoder H = self.embedder(X) X_tilde = self.recovery(H) self.autoencoder = Model(inputs=X, outputs=X_tilde) # Adversarial Supervise Architecture E_Hat = self.generator_aux(Z) H_hat = self.supervisor(E_Hat) Y_fake = self.discriminator(H_hat) self.adversarial_supervised = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake, name='AdversarialSupervised') # Adversarial architecture in latent space Y_fake_e = self.discriminator(E_Hat) self.adversarial_embedded = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake_e, name='AdversarialEmbedded') #Synthetic data generation X_hat = self.recovery(H_hat) self.generator = Model(inputs=Z, outputs=X_hat, name='FinalGenerator') # Final discriminator model Y_real = self.discriminator(H) self.discriminator_model = Model(inputs=X, outputs=Y_real, name="RealDiscriminator") # Loss functions self._mse=MeanSquaredError() self._bce=BinaryCrossentropy()

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

def train_gan(generator, discriminator, gan, dataset, latent_dim, epochs): notes = get_notes() # 得到所有不重复的音调数目 num_pitch = len(set(notes)) network_input, network_output = prepare_sequences(notes, num_pitch) model = build_gan(network_input, num_pitch) # 输入,音符的数量,训练后的参数文件(训练的时候不用写) filepath = "03weights-{epoch:02d}-{loss:.4f}.hdf5" checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath, # 保存参数文件的路径 monitor='loss', # 衡量的标准 verbose=0, # 不用冗余模式 save_best_only=True, # 最近出现的用monitor衡量的最好的参数不会被覆盖 mode='min' # 关注的是loss的最小值 ) for epoch in range(epochs): for real_images in dataset: # 训练判别器 noise = tf.random.normal((real_images.shape[0], latent_dim)) fake_images = generator(noise) with tf.GradientTape() as tape: real_pred = discriminator(real_images) fake_pred = discriminator(fake_images) real_loss = loss_fn(tf.ones_like(real_pred), real_pred) fake_loss = loss_fn(tf.zeros_like(fake_pred), fake_pred) discriminator_loss = real_loss + fake_loss gradients = tape.gradient(discriminator_loss, discriminator.trainable_weights) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, discriminator.trainable_weights)) # 训练生成器 noise = tf.random.normal((real_images.shape[0], latent_dim)) with tf.GradientTape() as tape: fake_images = generator(noise) fake_pred = discriminator(fake_images) generator_loss = loss_fn(tf.ones_like(fake_pred), fake_pred) gradients = tape.gradient(generator_loss, generator.trainable_weights) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, generator.trainable_weights)) gan.fit(network_input, np.ones((network_input.shape[0], 1)), epochs=100, batch_size=64) # 每 10 个 epoch 打印一次损失函数值 if (epoch + 1) % 10 == 0: print("Epoch:", epoch + 1, "Generator Loss:", generator_loss.numpy(), "Discriminator Loss:", discriminator_loss.numpy())

def define_generator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) x = layers.Dense(256)(inputs) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(SEQ_LEN * NUM_CLASSES, activation='tanh')(x) outputs = layers.Reshape((SEQ_LEN, NUM_CLASSES))(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='generator') return model # 定义判别器模型 def define_discriminator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(SEQ_LEN, NUM_CLASSES)) x = layers.Flatten()(inputs) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.Dense(256)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 注意这里输出为1,表示真假 outputs = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='discriminator') return model # 定义GAN模型 def define_gan(generator, discriminator): # 将判别器设置为不可训练 discriminator.trainable = False # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) # 生成音符和和弦 outputs = generator(inputs) # 判断音符和和弦是否为真实的 real_or_fake = discriminator(outputs) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, real_or_fake, name='gan') return model # 定义损失函数和优化器 def define_loss_and_optimizer(): loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) return loss_fn, generator_optimizer, discriminator_optimizer

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