ASSERT() ASSERT_VALID()的使用

ASSERT() 和 ASSERT_VALID() 都是在调试代码时使用的宏。

ASSERT() 宏用于检查一个条件是否为 true。如果条件为 false，它将断言失败并在调试器中显示一条错误消息。它的语法如下：

ASSERT(expression);

这里 expression 表示你要检查的条件。如果 expression 计算为 false，那么 ASSERT() 宏将引发一个断言失败的异常。

ASSERT_VALID() 宏用于检查一个对象是否有效。它要求对象必须实现一个 IsValid() 函数，来检查对象是否有效。如果对象无效，ASSERT_VALID() 将引发一个断言失败的异常。它的语法如下：

ASSERT_VALID(pObject);

这里 pObject 是一个指向要检查的对象的指针。如果 pObject 为 null，ASSERT_VALID() 将引发一个断言失败的异常。

ASSERT() 和 ASSERT_VALID() 宏在代码中的使用，可以帮助开发人员在调试时更快地找到代码中的错误。但是，在发布版本中，这些宏应该被移除或禁用。

相关问题

def get_k_fold_data(k, i, X, y): assert k > 1 fold_size = X.shape[0] // k X_train, y_train = None, None for j in range(k): idx = slice(j * fold_size, (j + 1) * fold_size) X_part, y_part = X[idx,:], y[idx] if j == i: X_valid, y_valid = X_part, y_part elif X_train is None: X_train, y_train = X_part, y_part else: X_train = nd.concat(X_train, X_part, dim=0) y_train = nd.concat(y_train, y_part, dim=0) return X_train, y_train, X_valid, y_valid 对代码进行注释

# 定义一个函数，用于生成 k 折交叉验证数据集
# k: 折数
# i: 当前为第 i 折作为验证集
# X: 特征数据
# y: 标签数据
def get_k_fold_data(k, i, X, y):
# 断言 k 的值必须大于 1
assert k > 1
# 计算每一折数据集的大小
fold_size = X.shape[0] // k
# 初始化训练集和验证集的特征数据和标签数据
X_train, y_train = None, None
# 遍历每一折数据集
for j in range(k):
# 计算当前折数据集的索引范围
idx = slice(j * fold_size, (j + 1) * fold_size)
# 划分出当前折的特征数据和标签数据作为验证集
X_part, y_part = X[idx,:], y[idx]
if j == i:
# 如果当前折是验证集，则将其作为验证集
X_valid, y_valid = X_part, y_part
elif X_train is None:
# 如果当前训练集为空，则将当前折的特征数据和标签数据作为训练集
X_train, y_train = X_part, y_part
else:
# 如果当前训练集不为空，则在训练集的特征数据和标签数据后面拼接上当前折的特征数据和标签数据
X_train = nd.concat(X_train, X_part, dim=0)
y_train = nd.concat(y_train, y_part, dim=0)
# 返回训练集和验证集的特征数据和标签数据
return X_train, y_train, X_valid, y_valid

Traceback (most recent call last): File "D:\大气专业课学习\PINN\罗老师布置的小项目\Swin-Transformer-main\main.py", line 23, in <module> from config import get_config File "D:\大气专业课学习\PINN\罗老师布置的小项目\Swin-Transformer-main\config.py", line 78, in <module> _C.MODEL.SWIN.QK_SCALE = None File "D:\Anaconda\lib\site-packages\yacs\config.py", line 158, in __setattr__ type(value), name, _VALID_TYPES File "D:\Anaconda\lib\site-packages\yacs\config.py", line 521, in _assert_with_logging assert cond, msg AssertionError: Invalid type <class 'NoneType'> for key QK_SCALE; valid types = {<class 'float'>, <class 'tuple'>, <class 'str'>, <class 'list'>, <class 'bool'>, <class 'int'>}

这个错误是由于在配置文件中的`QK_SCALE`键的值类型不符合预期所引起的。根据错误信息，`QK_SCALE`的有效类型应该是浮点数（`float`）、元组（`tuple`）、字符串（`str`）、列表（`list`）、布尔值（`bool`）或整数（`int`）。然而，你在配置文件中将其设置为了`NoneType`类型。

要解决这个错误，你可以检查配置文件中的`QK_SCALE`键的值，并确保其类型为上述所列的有效类型之一。你可以选择修改值的类型，或者将其设置为一个有效的值。例如，你可以将其设置为浮点数 `0.5`：

MODEL:
  SWIN:
    QK_SCALE: 0.5

或者，你可以将其设置为一个元组：

MODEL:
  SWIN:
    QK_SCALE: (0.8, 0.6)

根据你的具体需求，选择适合的类型和值来修复这个错误即可。