'NoneType' object has no attribute 'sum'

时间: 2023-11-04 11:57:24 浏览: 23
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AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘children’ 错误

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'NoneType' object has no attribute 'sum' 是一个AttributeError异常，它表示在某个对象上调用了一个不存在的属性。通常这个错误发生在尝试访问一个没有被赋值的对象上。在你提供的引用中，该错误出现在一个名为person的类的实例上的__del__方法中。这可能是因为在该方法中访问了一个不存在的属性或方法。要解决这个问题，你可以检查你的代码，确保在使用对象之前都对其进行了初始化，并且没有在程序的其他地方修改了该对象的类型或值。此外，你还可以使用try-except语句来捕获并处理这个异常，以便在出现错误时给出适当的提示信息或采取其他的处理措施。
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'NoneType' object has no attribute 'corr'

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'NoneType' object has no attribute 'mean'

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x.grad.zero_() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'zero_'

因此，当你尝试使用x.grad时，它返回NoneType对象，因为没有任何梯度可用。要解决这个问题，你需要定义一个函数来计算梯度。你可以使用PyTorch的autograd模块来自动计算梯度，或者手动计算梯度并将其分配给x.grad。...

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img_bool = img.astype(np.bool) # 统计每行像素不为零的点的个数 row_sum = np.sum(img_bool, axis=1) # 绘制图像 plt.plot(row_sum) plt.show() 在这里，/path/to/1.tiff应该替换为1.tiff文件的绝对...

def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() 报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

这个错误可能是因为input是None，因此无法使用cpu()方法。你可以在调用这个函数之前，检查一下input是否为空，或者在函数内部添加一个检查，如下所示： python def __call__(self, input, index=None): ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\MAC\Desktop\py\筛选股票\121.py", line 9, in <module> today = datetime.date.today().strftime('%Y-%m-%d') AttributeError: 'method_descriptor' object has no attribute 'today'

top100 = data.groupby(['code'])['amount'].sum().sort_values(ascending=False)[:100].index.tolist() data = data[data['code'].isin(top100)] # 计算股票今日及前四个交易日收盘价的均价 data['close_mean'] = ...

def __call__(self, input, index=None): if input is None: raise ValueError("Input cannot be None.") output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中执行output = input.grad.cpu().data.numpy() 时报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

这个错误可能是因为input.grad是None，因此无法使用cpu()方法。你可以在调用backward()方法之前，检查一下input.grad是否为空，或者在函数内部添加一个检查，如下所示： python def __call__(self, ...

AttributeError: module 'pulp' has no attribute 'solvers'

- *1* [使用python的pulp库求解线性规划问题时报错：AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ...](https://blog.csdn.net/Lianden/article/details/129811498)[target="_blank" data-report-click={...

import cv2 import numpy as np print('loading ...') def showpiclocation(myimg, myimg1): # 定义定位函数 # 定位图片 h,w = myimg.shape # 返回img的第二维度长度---宽度 fh,fw = myimg1.shape # 返回img的第一维度长度---高度 findpt = None for now_h in range(0, h - fh): for now_w in range(0, w - fw): comp_tz = myimg[now_h:now_h + fh, now_w:now_w + fw, :] - myimg1 if np.sum(comp_tz) < 1: findpt = now_w, now_h print(".") if findpt != None: cv2.rectangle(myimg, findpt, (findpt[0] + fw, findpt[1] + fh), (0, 0, 255)) # opencv函数画矩形 else: print("Target image not found!") return myimg fn = 'C:/Users/王鑫楠/Desktop/金城武.png' fn1 = 'C:/Users/王鑫楠/Desktop/小金城武.png' #fn2 = 'pictestt2.png' myimg = cv2.imread(fn) myimg1 = cv2.imread(fn1) #myimg2 = cv2.imread(fn2) myimg = showpiclocation(myimg, myimg1) #myimg = showpiclocation(myimg, myimg2) cv2.namedWindow('img') cv2.imshow('img', myimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()代码报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，请说明原因并改正

代码中出现了NoneType的错误，通常这意味着cv2.imread()函数返回了None，即无法读取图片。可能的原因是文件路径错误或文件不存在。请检查文件路径是否正确，并确保文件存在。 另外，您需要将导入语句放在代码的开头...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums ), :] y_pred_filtered_df = pd.DataFrame(data=y_pred_filtered, columns=data.columns[:8]) y_pred_filtered_df.drop_...
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