if not isinstance(self.start_urls, collections.Iterable): AttributeError: module 'collections' has no attribute 'Iterable'

时间: 2024-07-19 07:00:55 浏览: 141
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问题解决：AttributeError: module ‘paddle.fluid’ has no attribute ‘EndStepEvent’

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当你看到这个错误信息 "AttributeError: module 'collections' has no attribute 'Iterable'"，这通常意味着你在Python代码中尝试使用 `collections` 模块里的 `Iterable` 类型检查，但是实际上 `collections` 没有名为 `Iterable` 的属性。在Python 3中，你应该使用 `collections.abc.Iterable` 而不是直接 `collections.Iterable`。 `collections` 模块有一个抽象基类 `Iterable`，它是一个协议，表示一个对象可以迭代。所以正确的检查应该是： ```python if not isinstance(self.start_urls, collections.abc.Iterable): ``` 如果你遇到这个错误，可能是你的环境设置有问题，或者是导入了不兼容版本的库，也可能是拼写错误。
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if not L: # 空列表处理 return (None, None) min_val = max_val = L[0] for val in L: if val < min_val: min_val = val elif val > max_val: max_val = val return (min_val, max_val) # 测试 print...
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if not isinstance(value, (int, float)): raise ValueError("Diameter must be a number.") self._diameter = value @thickness.setter def thickness(self, value): if not isinstance(value, (int, float)...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层...

class Stack: def __init__(self): self.__data = [] self.__top = -1 def push(self, item): self.__data.append(item) self.__top += 1 def pop(self): if self.isEmpty(): return None else: item = self.__data[self.__top] del self.__data[self.__top] self.__top -= 1 return item def isEmpty(self): return self.__top == -1 def getTop(self): if self.isEmpty(): return None else: return self.__data[self.__top] def getLen(self): return self.__top + 1def convert(num, base): if not isinstance(num, int) or not isinstance(base, int): return None digits = "0123456789ABCDEF" s = Stack() while num > 0: rem = num % base s.push(rem) num //= base res = "" while not s.isEmpty(): res += digits[s.pop()] return resdef test(): num = 123 base = 16 res = convert(num, base) print("The result of converting {} to base {} is: {}".format(num, base, res))test()

这段代码定义了一个栈（Stack）类，实现了栈的基本操作，包括 push、pop、isEmpty、getTop 和 getLen。同时还定义了一个 convert 函数，用于将一个十进制数转换为任意进制数。在 test 函数中调用了 convert 函数，并...

class BufferedSequential(nn.Module): def __init__(self, layers, buffer_or_not): super(BufferedSequential, self).__init__() self.layers = layers self.buffer_or_not = buffer_or_not self.n_buffers = np.sum(buffer_or_not) def parameters(self): return [param for layer in self.layers for param in layer.parameters()] def forward(self, x): if not isinstance(x, Variable): if not isinstance(x, torch.Tensor): x = torch.Tensor(x) x = Variable(x) self.buffer = [] for layer, is_buffered in zip(self.layers, self.buffer_or_not): x = layer(x) if is_buffered: self.buffer.append(x) return x

它接受两个参数：layers 和 buffer_or_not。layers 是一个包含多个层的列表，buffer_or_not 是一个布尔值的列表，用于指示每个层是否需要缓存输出。 在 __init__ 方法中，它首先调用父类的 __init__ ...

class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数，即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__gener给该代码加一个可以保存输入记录并且能够查询显示的功能

self.__input_records = {"graph": d} 然后在需要查询显示输入记录时，可以添加以下方法： def showInputRecords(self): print("Input Records:") for key, value in self.__input_records.items(): ...

class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数（self.__timecost:.0f）个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径，并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径，并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

print(n, end="->" if not self.is_last_node(n) else "\n") print(f"最短路径距离({self._distance_cost:.0f}m)") print(f"红绿路灯个数({self._time_cost:.0f})个") @property def d_cost(self): return ...

def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out

这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index，以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型，如果是，则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。...

if isinstance(self.nb_filters, list):

这段代码是用来检查self.nb_filters这个变量是否为list类型的。如果是list类型，则返回True，否则返回False。isinstance()是Python内置函数，用于检查一个对象是否是指定类或类型元组中的一个。在这里，...

def recursive(self, imgdir): if isinstance(imgdir, list): if len(imgdir) == 2: return self.thread(self.recursive(imgdir[0]), self.recursive(imgdir[1])) else: return self.recursive(imgdir[0]) else: src = cv2.imread(imgdir[0], cv2.IMREAD_COLOR) assert src is not None, print(f'No such directory exists:{imgdir[0]}') src = src[:, :, ::-1] src = cv2.resize(src, dsize=(self.unit_w, self.unit_h)) try: # process stitching dst = cv2.imread(imgdir[1], cv2.IMREAD_COLOR)[:, :, ::-1] dst = cv2.resize(dst, dsize=(self.unit_w, self.unit_h)) return self.thread(src, dst) except: # just return return src

如果传入的参数imgdir是一个字符串，那么它将读取该路径下的图像文件，并将其缩放到指定大小(self.unit_w, self.unit_h)。如果该路径下不存在图像文件，则会引发一个异常。 如果imgdir是包含两个图像文件路径的列表...

if self.label_smoother is not None and "labels" in inputs: labels = inputs.pop("labels") else: labels = None outputs = model(**inputs) # Save past state if it exists # TODO: this needs to be fixed and made cleaner later. if self.args.past_index >= 0: self._past = outputs[self.args.past_index] if labels is not None: if unwrap_model(model)._get_name() in MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING_NAMES.values(): loss = self.label_smoother(outputs, labels, shift_labels=True) else: loss = self.label_smoother(outputs, labels) else: if isinstance(outputs, dict) and "loss" not in outputs: raise ValueError( "The model did not return a loss from the inputs, only the following keys: " f"{','.join(outputs.keys())}. For reference, the inputs it received are {','.join(inputs.keys())}." )详细解释一个这个los

如果模型有过去状态（past state），则将其保存到self._past中。接下来，如果labels不为None，则使用标签平滑器（label smoother）计算损失（loss）。标签平滑器的作用是在训练过程中减少过拟合现象。如果labels为...

self.bottom_parting_time.append(self.bottom_parting_time_temp) AttributeError: 'str' object has no attribute 'append'

if isinstance(self.bottom_parting_time_temp, str): self.bottom_parting_time.extend([self.bottom_parting_time_temp]) else: self.bottom_parting_time.append(self.bottom_parting_time_temp) 这里我们...

if isinstance(self.netD, nn.DataParallel) or isinstance(self.netD, DistributedDataParallel): net_struc_str = '{} - {}'.format(self.netD.__class__.__name__, self.netD.module.__class__.__name__) 解释该段代码

这段代码是用于检查神经网络模型是否使用了分布式训练的技术（DataParallel或DistributedDataParallel），并打印出网络模型的类名和模块名。其中，netD代表判别器模型。...否则输出形如“类名 - module类名”的字符串。

代码： if self.zero_grad_before_forward: self.optimizer.zero_grad() with autocast(dtype=self.precision): loss_dict = self.model(data) if isinstance(loss_dict, torch.Tensor): losses = loss_dict loss_dict = {"total_loss": loss_dict} else: losses = sum(loss_dict.values())。autocast() 函数不支持 dtype 这个关键字参数,请使用 torch.set_default_tensor_type() 函数设置默认数据类型

抱歉，可能是我表述不清楚了。autocast() 函数的确没有 dtype 这个关键字参数，我想表达的是在使用 autocast() 函数时，可以通过设置默认的数据类型来控制数据类型的转换。具体地，可以使用 torch.set_default_dtype...

for n, m in self.layers.named_modules(): if 'S_Adapter' in n: for n2, m2 in m.named_modules(): if 'D_fc2' in n2: if isinstance(m2, nn.Linear): nn.init.constant_(m2.weight, 0) nn.init.constant_(m2.bias, 0)

这是一个 PyTorch 模型中的初始化函数，主要是针对具有名字 "S_Adapter" 和 "D_fc2" 的层进行初始化。具体来说，它首先使用 named_modules() 函数找到所有层及其子层，然后检查每个层的名字是否包含 "S_Adapter" 和 ...

def __getitem__(self, tokens): if not isinstance(tokens, (list, tuple)): return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk) return [self.__getitem__(token) for token in tokens]

这段代码实现了在词表中查找token对应的索引。具体来说，如果传入的tokens是单个token，那么直接返回该token在词表中对应的索引，如果该token不在词表中，则返回unk（即未知词）对应的索引。如果传入的tokens是一个...

class ContrastiveModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128): super(ContrastiveModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.contrastive_head(self.backbone(x)) features = F.normalize(features, dim = 1) return features class ClusteringModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, nclusters, nheads=1): super(ClusteringModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) def forward(self, x, forward_pass='default'): if forward_pass == 'default': features = self.backbone(x) out = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'backbone': out = self.backbone(x) elif forward_pass == 'head': out = [cluster_head(x) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'return_all': features = self.backbone(x) out = {'features': features, 'output': [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head]} else: raise ValueError('Invalid forward pass {}'.format(forward_pass)) return out，这是什么模型啊

这个代码定义了两个模型：ContrastiveModel 和 ClusteringModel。 ContrastiveModel 是一个对比学习模型，用于训练图像特征。它接收一个 backbone 模型作为输入，该 backbone 模型提取输入图像的特征，然后...

class Proposition: def __init__(self, name): self.name = name self.value = None def divide(self): # 请删除下面的pass后完成函数功能 return self.__str__() def __eq__(self, other): if not isinstance(other, Propositio

它有一个构造函数 __init__，接受一个参数 name，并将其赋值给对象的属性 self.name。另外，它还有一个属性 self.value，初始值为 None。 类中还定义了一个方法 divide，但是这个方法没有完整的代码，无法确定它的...
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React初学者入门指南：快速构建并部署你的第一个应用

资源摘要信息:"MyFirstReactApp" ### 知识点一：Create React App入门 - **Create React App (CRA)** 是一个用于设置 React 单页应用程序的官方脚手架工具。它为开发者提供了快速启动和运行项目所需的所有配置，包括构建工具、开发服务器和测试运行器。 - **入门项目**通常包含一个基本的 React 应用程序结构，包括入口文件、组件模板和一些默认配置。 ### 知识点二：可用脚本 - **npm start**: 在开发模式下运行应用程序。此命令启动一个开发服务器，并且通常会自动打开默认浏览器窗口来查看应用程序。当源代码文件被修改时，应用程序会自动重新加载，并显示lint（代码质量检查工具）错误于控制台。 - **npm test**: 启动一个交互式的测试运行器，允许运行测试套件，并实时查看测试结果。此命令常用于开发过程中，以便在代码更改后快速进行测试。 - **npm run build**: 将应用程序构建为生产版本，生成优化后的代码并打包到一个名为`build`的目录中。构建过程包括代码分割、压缩和哈希命名等优化措施，以确保最终产品具有最佳性能。 - **npm run eject**: 这是一个不可逆的操作，它将所有在 CRA 创建的项目的配置文件暴露出来，包括webpack、Babel、ESLint等工具的配置，允许开发者对底层构建配置进行完全的自定义。 ### 知识点三：React 应用程序构建优化 - **生产构建优化**包括代码压缩、压缩图片、移除未使用的代码、模块热替换（HMR）和提取公共资源等。这些优化可以显著减少应用程序的负载时间，并改善用户体验。 - **构建产物的文件命名包含哈希值**是为了确保在部署后，浏览器会加载新的代码而不是使用缓存中的旧文件。 ### 知识点四：JavaScript - **JavaScript (JS)** 是一种高级的、解释型的编程语言，是Web开发中最主要的脚本语言。它用于开发网页上的交互功能，是构建现代Web应用程序不可或缺的一部分。 - **React 是使用JS编写的**，它提供了声明式视图层，允许开发者以组件的形式构建用户界面。React的应用程序是基于组件的，每个组件负责渲染一部分UI，并且可以相互嵌套。 ### 知识点五：项目目录结构 - **MyFirstReactApp-master**文件名暗示了项目可能包含以下目录结构： - **src**: 存放源代码，包括JSX文件、CSS样式文件等。 - **public**: 存放公共文件，如index.html，该文件是最终构建输出的入口点。 - **node_modules**: 存放所有npm包，这些包是项目依赖。 - **package.json**: 包含项目的配置信息、依赖和可运行脚本的入口文件。 - **build**：生产构建输出目录，包含压缩和优化后的代码文件。 通过这些知识点，我们可以了解到创建一个基础的React应用程序的过程，包括其运行环境的设置、开发和生产环境下的运行方式，以及项目构建优化的细节。同时，了解JavaScript在React应用程序中的核心地位，以及如何使用Create React App来简化开发流程。这些知识对于初学者来说是学习React及其生态系统的重要基础。