nameerror: name 'fused_act_ext' is not defined

时间: 2023-09-22 22:02:18 浏览: 91
nameerror: name 'fused_act_ext' is not defined 是一种Python错误提示信息,意味着在当前的代码环境中,'fused_act_ext' 这个名称没有被定义。 Python中的变量需要在使用前进行定义,否则会出现此错误。通过检查代码,可以找到引发该错误的原因。 可能的原因之一是变量 'fused_act_ext' 的拼写错误或者在当前的作用域范围内没有进行定义。在这种情况下,可以检查代码中是否正确拼写了变量名,并确保它在使用之前已经被定义。 另一个可能的原因是变量 'fused_act_ext' 在代码的其他部分被误删除或者更改了名称,导致其无法被识别。在这种情况下,可以通过找出此变量在代码中的先前定义,并修复其名称或重新定义它。 如果以上方法都没有解决问题,那可能是变量 'fused_act_ext' 是从其他模块中导入的,但导入语句有误或者没有正确引入该变量。在这种情况下,可以检查导入语句是否正确,并确保变量 'fused_act_ext' 可以在当前的代码环境中被访问。 总之,修复 nameerror: name 'fused_act_ext' is not defined 错误的关键是找到此变量的定义,并确保它在使用前进行了正确的赋值或导入。
相关问题

NameError: name 'fused_act_ext' is not defined

这个错误通常出现在使用了TensorFlow混合精度训练时,因为在低精度计算中,某些操作不可用。解决方法是检查代码中是否使用了不支持混合精度的操作,例如某些自定义操作或函数。如果是这样的话,可以为这些操作添加一个选项,让它们在低精度计算中使用更高精度的计算,或者使用更高精度的计算来避免这个错误。如果没有使用不支持混合精度的操作,那么可以尝试降低混合精度的使用率,或者修改混合精度的参数来提高稳定性。

调用basicsr库时NameError: name 'fused_act_ext' is not defined

这个错误可能是因为您没有正确安装 `basicsr` 库或者您的环境变量没有设置正确。请先确认您已经正确安装了 `basicsr` 库并且已经按照官方文档中的说明设置了环境变量。 如果您已经正确安装并设置环境变量,但仍然遇到这个错误,可能是因为您使用的是较旧的版本。您可以尝试更新 `basicsr` 库到最新版本,或者检查您的代码是否正确引用了需要的函数或变量。如果问题仍然存在,请尝试在 `basicsr` 的 GitHub 仓库中查找有关此错误的解决方法或提交一份 issue 寻求帮助。

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逐行详细解释: void DstExistenceFusion::UpdateWithoutMeasurement(const std::string &sensor_id, double measurement_timestamp, double target_timestamp, double min_match_dist) { SensorObjectConstPtr camera_object = nullptr; if (common::SensorManager::Instance()->IsCamera(sensor_id)) { camera_object = track_ref_->GetSensorObject(sensor_id); UpdateToicWithoutCameraMeasurement(sensor_id, measurement_timestamp, min_match_dist); } SensorObjectConstPtr lidar_object = track_ref_->GetLatestLidarObject(); SensorObjectConstPtr camera_object_latest = track_ref_->GetLatestCameraObject(); SensorObjectConstPtr radar_object = track_ref_->GetLatestRadarObject(); if ((lidar_object != nullptr && lidar_object->GetSensorId() == sensor_id) || (camera_object_latest != nullptr && camera_object_latest->GetSensorId() == sensor_id) || (radar_object != nullptr && radar_object->GetSensorId() == sensor_id && lidar_object == nullptr && camera_object_latest == nullptr)) { Dst existence_evidence(fused_existence_.Name()); double unexist_factor = GetUnexistReliability(sensor_id); base::ObjectConstPtr obj = track_ref_->GetFusedObject()->GetBaseObject(); double dist_decay = ComputeDistDecay(obj, sensor_id, measurement_timestamp); double obj_unexist_prob = unexist_factor * dist_decay; existence_evidence.SetBba( {{ExistenceDstMaps::NEXIST, obj_unexist_prob}, {ExistenceDstMaps::EXISTUNKNOWN, 1 - obj_unexist_prob}}); // TODO(all) hard code for fused exist bba const double unexist_fused_w = 1.0; double min_match_dist_score = min_match_dist; // if (!sensor_manager->IsCamera(sensor_id)) { // min_match_dist_score = std::max(1 - min_match_dist / // options_.track_object_max_match_distance_, 0.0); // } ADEBUG << " before update exist prob: " << GetExistenceProbability() << " min_match_dist: " << min_match_dist << " min_match_dist_score: " << min_match_dist_score; fused_existence_ = fused_existence_ + existence_evidence * unexist_fused_w * (1 - min_match_dist_score); ADEBUG << " update without, EXIST prob: " << GetExistenceProbability() << " 1 - match_dist_score: " << 1 - min_match_dist_score << " sensor_id: " << sensor_id << " dist_decay: " << dist_decay << " track_id: " << track_ref_->GetTrackId(); } UpdateExistenceState(); }

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