E:\Anaconda\envs\tf1\python.exe G:\My_RL_PID\5\pso.py Traceback (most recent call last): File "G:\My_RL_PID\5\pso.py", line 84, in <module> pso.optimize() File "G:\My_RL_PID\5\pso.py", line 27, in optimize if fitness < particle.best_fitness: TypeError: '<' not supported between instances of 'tuple' and 'float'

这个错误是由于 `fitness` 的类型被错误地设置为元组而不是浮点数。在修改后的代码中，`evaluate_fitness` 方法应该返回三个值：`best_cost`、`overshoot` 和 `settling_time`。然而，在代码中的返回语句中，只返回了 `best_cost`，而未返回其他两个值。

为了解决这个问题，你需要将 `evaluate_fitness` 方法的返回语句修改为返回三个值，如下所示：

def evaluate_fitness(self, position):
    # ... 你的代码 ...

    return best_cost, overshoot, settling_time

在这个修改后的代码中，我假设你已经在 `evaluate_fitness` 方法中正确计算了 `overshoot` 和 `settling_time`。确保在返回语句中按照顺序返回这三个值，以便在 `optimize` 方法中正确比较和使用它们。

请注意，如果你的 `evaluate_fitness` 方法中还有其他需要返回的值，你也需要相应地修改返回语句和调用处的代码。希望这能帮助你解决问题！

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Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-master\jjjjjj.py", line 3, in <module> import onnx_tf File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\onnx_tf\__init__.py", line 1, in <module> from . import backend File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\onnx_tf\backend.py", line 25, in <module> from onnx_tf.common import data_type File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\onnx_tf\common\__init__.py", line 14, in <module> from tensorflow.python.client import device_lib ImportError: cannot import name 'device_lib' from 'tensorflow.python.client' (unknown location)

这个错误提示是因为你在使用 onnx_tf 库时，导入了 TensorFlow 的模块，但是找不到其中的 device_lib。

这个问题可能是由于 TensorFlow 版本不兼容导致的。你可以尝试更新 TensorFlow 到最新版本，或者降低 onnx_tf 的版本，看看是否能够解决问题。

另外，你也可以尝试使用 TensorFlow 的官方 API 来加载 ONNX 模型，而不是使用 onnx_tf 库。这可能需要一些额外的代码编写，但可以避免版本兼容性问题。