AssertionError: Invalid value roke.warehouse.statistics(116,) in domain term ('code', '=', roke.warehouse.statistics(116,))

这个错误通常表示您在尝试使用 `search()` 方法时，使用了无效的域条件。具体来说，这个错误通常是由于使用了对象而不是对象的ID作为搜索条件的值而导致的。

要解决这个错误，您可以尝试将搜索条件中的对象更改为对象的ID。例如，如果您的代码如下所示：

outbound = self.env['roke.warehouse.statistics'].search([('code', '=', record)])

您可以将其更改为：

outbound = self.env['roke.warehouse.statistics'].search([('code', '=', record.id)])

这将使用对象的ID而不是对象本身作为搜索条件，从而避免这个错误。

如果您仍然遇到类似的错误，请检查您的代码中是否有类似的问题，并确保在搜索条件中使用对象的ID而不是对象本身。

相关问题

assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) AssertionError: shape: torch.Size([1, 2])

这个错误提示是在调用某个函数时 `state` 的形状与预期不符，导致出现了断言错误。具体来说，`state` 的形状为 `torch.Size([1, 2])`，而预期的形状应该是 `(state.shape[0],self.state_size)`。也就是说，`state` 应该是一个形状为 `(1, self.state_size)` 的张量。

你可以检查一下调用该函数时传入的 `state` 是否正确，以及该函数内部是否正确处理了 `state` 的形状。如果需要的话，你可以在函数调用前打印出 `state` 的形状，以便更好地调试问题。

assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) AssertionError: shape: torch.Size([1, 2])

这个错误的意思是在代码中，`state`的形状不符合预期。具体来说，它应该是一个2维的张量，第一维的大小是1，第二维的大小是`state_size`，但是实际上不是这样。你可以打印一下`state`的形状，看看它是什么，然后检查一下代码中是否有地方出了问题。可能是输入的`state`形状不正确，或者是模型定义中的`state_size`参数不正确。