app.BRAIN_FILE = args.i 41 app.MASK_FILE = args.m
时间: 2024-04-15 10:25:25 浏览: 20
在你提供的代码中,`args.i` 和 `args.m` 是通过命令行参数传递给程序的值。代码中的 `app.BRAIN_FILE` 和 `app.MASK_FILE` 是尝试将这些值分配给相应的变量。
然而,错误提示表明元组对象没有属性 `'i'`。这意味着 `args.i` 实际上是一个元组对象,而不是一个具有 `'i'` 属性的对象。因此,当你尝试将其赋值给 `app.BRAIN_FILE` 时,会出现错误。
你需要检查 `args.i` 和 `args.m` 的定义并确保它们是你期望的类型和值。如果你想将元组中的某个元素赋值给 `app.BRAIN_FILE` 和 `app.MASK_FILE`,你需要使用索引来获取正确的值。例如,如果 `args.i` 是一个元组,并且你想要将索引为 0 的元素赋给 `app.BRAIN_FILE`,你可以使用 `app.BRAIN_FILE = args.i[0]`。请根据你的具体需求进行相应的更改。
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device = torch.device(args.device) experiment_description = args.experiment_description data_type = args.selected_dataset method = 'TS-TCC' training_mode = args.training_mode run_description = args.run_description logs_save_dir = args.logs_save_dir os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)解释这段代码
这段代码主要用于设置训练的环境与参数,具体解释如下:
1. `device = torch.device(args.device)`:设置使用的设备类型,如CPU或GPU。
2. `experiment_description = args.experiment_description`:实验描述,用于区分不同的实验。
3. `data_type = args.selected_dataset`:选择使用的数据集类型。
4. `method = 'TS-TCC'`:设置使用的模型方法,这里是TS-TCC。
5. `training_mode = args.training_mode`:训练模式,如在线训练或离线训练等。
6. `run_description = args.run_description`:运行描述,用于区分不同的运行。
7. `logs_save_dir = args.logs_save_dir`:保存日志文件的目录。
8. `os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)`:创建日志保存目录,如果目录已存在则不会抛出异常。
AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-d32ce1cfa485> in <module>() 38 #app.setStyleSheet(read_css) 39 ---> 40 app.BRAIN_FILE = args.i[0] 41 app.MASK_FILE = args.m[0] 42 window = MainWindow(app) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'i'
这个错误是因为你在尝试访问元组对象 `args.i` 的 `i` 属性时发生了错误。根据错误信息,`args.i` 是一个元组对象,没有名为 `i` 的属性。
你需要检查一下 `args.i` 的值,确保它是一个包含文件路径的字符串,而不是一个元组。如果 `args.i` 是元组,你需要查看你的代码中是如何获取命令行参数的,并确保正确获取到了文件路径。
另外,你还需要检查一下命令行参数的传递方式。在命令行中,你可以使用 `-i` 选项后跟文件路径来指定输入文件。例如:`python brain_tumor_3d.py -i input.nii.gz -m mask.nii.gz`。请确保命令行参数的传递方式正确,并且文件路径是有效的。
如果问题仍然存在,请提供更多的代码和详细的错误信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。