分析错误：AttributeError: 'Hardswish' object has no attribute 'weight'

这个错误是因为你尝试访问一个名为 "weight" 的属性，但是该属性在 "Hardswish" 对象中不存在。

在PyTorch中，每个模型参数都被封装在一个叫做 nn.Parameter 的对象中，并且通过模型的 parameter() 方法来进行访问。不同的激活函数如 "Hardswish" 通常没有可学习的参数，所以它们没有 "weight" 属性。

如果你想访问模型的参数，你可以通过模型的 parameters() 方法来获取所有的模型参数，然后遍历它们进行相应操作。例如，如果你想打印出模型的参数名称和形状，可以使用以下代码：

model = Hardswish()
for name, param in model.named_parameters():
    print(name, param.shape)

请确保你正在访问正确的属性，并根据具体的情况进行相应的处理。

相关问题

运行上一段代码出现错误：AttributeError: 'Colors' object has no attribute 'bg_dark'

非常抱歉，我之前提供的代码中存在错误。在 ttkbootstrap 库中，没有名为 `bg_dark` 的属性。请使用以下代码来修复该问题：

import sys
import os
import subprocess
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from ttkbootstrap import Style
from tkinter.font import Font

class LogcatWindow(tk.Tk):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.logcat_process = None
        self.save_path = ""

        self.style = Style(theme='flatly')
        self.title_font = Font(family='Helvetica', size=16, weight='bold')

        self.title('Logcat Window')
        self.geometry('500x400')
        self.configure(bg=self.style.colors.gray_light)

        self.text_widget = tk.Text(self, bg=self.style.colors.white, fg=self.style.colors.black,
                                   font=self.title_font, wrap=tk.WORD)
        self.text_widget.pack(pady=10, padx=10, fill=tk.BOTH, expand=True)

        self.start_button = self.style.Button(
            self, text="Start", command=self.start_logcat, width=10, style='success.Outline.TButton')
        self.start_button.pack(side=tk.LEFT, padx=10)

        self.stop_button = self.style.Button(
            self, text="Stop", command=self.stop_logcat, width=10, style='danger.Outline.TButton')
        self.stop_button.pack(side=tk.LEFT, padx=10)

        self.save_button = self.style.Button(
            self, text="Save Path", command=self.select_save_path, width=10, style='secondary.Outline.TButton')
        self.save_button.pack(side=tk.LEFT, padx=10)

    def start_logcat(self):
        if self.logcat_process is None:
            self.logcat_process = subprocess.Popen(['adb', 'logcat'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,
                                                   universal_newlines=True)
            self.read_logcat_output()

    def stop_logcat(self):
        if self.logcat_process is not None:
            self.logcat_process.terminate()
            self.logcat_process = None

    def select_save_path(self):
        self.save_path = filedialog.askdirectory()

    def read_logcat_output(self):
        if self.logcat_process is not None:
            output = self.logcat_process.stdout.readline()
            if output:
                self.text_widget.insert(tk.END, output)
                self.text_widget.see(tk.END)

                if self.save_path:
                    with open(os.path.join(self.save_path, "logcat.txt"), "a") as file:
                        file.write(output)

            self.after(1, self.read_logcat_output)

if __name__ == '__main__':
    app = LogcatWindow()
    app.mainloop()

我已经将背景颜色和文本颜色设置为了正确的值。现在，应该不会再出现 `AttributeError: 'Colors' object has no attribute 'bg_dark'` 错误了。

非常抱歉给您带来的困扰，并感谢您的理解。如果您还有其他问题，请随时提问。

上述代码报错：AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'items'

抱歉，我的错误。`nx.all_pairs_dijkstra` 返回的是一个生成器对象，每个元素是一个二元组，表示一个起始节点到其他节点的最短路径和路径长度。因此，需要对生成器对象进行循环遍历，然后再对每个二元组中的第二个元素进行遍历获取每个节点和其对应的最短路径长度。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx")
edges = []
for i in range(len(df)):
    edge = {
        "id": df.loc[i, "边的编号"],
        "tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
        "head": df.loc[i, "边的头节点"],
        "length": df.loc[i, "长度"],
        "capacity": df.loc[i, "容量"]
    }
    edges.append(edge)

plt.figure(figsize=(15,15))
G = nx.DiGraph()
for edge in edges:
    G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"])

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
#nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3)
plt.show()

all_pairs = nx.all_pairs_dijkstra(G)
rows = []
for start_node, (dist_dict, path_dict) in all_pairs:
    for end_node, dist in dist_dict.items():
        path_nodes = path_dict[end_node]
        path_edges = []
        for i in range(len(path_nodes)-1):
            tail = path_nodes[i]
            head = path_nodes[i+1]
            for edge in edges:
                if edge["tail"] == tail and edge["head"] == head:
                    path_edges.append(edge["id"])
                    break
        path_edges_str = ",".join(path_edges)
        rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist, '经过的边': path_edges_str})

df_result = pd.DataFrame(rows)
df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)

修改后的代码中，我们使用 `nx.all_pairs_dijkstra` 函数计算所有最短路径，并且在计算过程中记录了每个最短路径经过的边的编号。然后将其一起写入Excel文件中。