def __call__(self, p, targets): # predictions, targets, model device = targets.device lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device) tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets

根据你提供的代码，问题出现在 `__call__` 方法中的 `self.build_targets(p, targets)` 行。

要解决这个问题，你需要检查 `build_targets` 方法的实现，并确保它返回一个可迭代对象，而不是 None。

下面是一个可能的实现示例，用于给出一个可迭代对象的返回值：

def build_targets(self, p, targets):
    # 在这里实现构建目标的逻辑
    # 返回一个可迭代对象，例如：
    return tcls, tbox, indices, anchors

请确保在 `build_targets` 方法中正确地计算并返回 `tcls`、`tbox`、`indices` 和 `anchors` 这些变量。

如果你已经检查了 `build_targets` 方法的实现，并且它应该返回一个可迭代对象，但仍然遇到错误，请提供更多的代码和上下文信息，以便我可以帮助你进一步解决问题。

相关问题

def __init__(self, n, dim, num_classes, temperature): self.n = n self.dim = dim self.features = torch.FloatTensor(self.n, self.dim) #self.features = torch.FloatTensor(self.n, 512) self.targets = torch.LongTensor(self.n) self.ptr = 0 self.device = 'cpu' self.K = 100 self.temperature = temperature self.C = num_classes

这段代码是一个类的构造函数。它接受四个参数：n，dim，num_classes和temperature。在构造函数中，它初始化了一些变量和张量，包括self.n，self.dim，self.features，self.targets，self.ptr，self.device，self.K和self.C。其中，self.features是一个大小为self.n x self.dim的浮点型张量，self.targets是一个大小为self.n的长整型张量。这些张量用于存储特征和目标数据。构造函数还设置了一些默认值，例如将self.device设置为'cpu'，self.K设置为100。最后，构造函数将传入的num_classes参数赋值给self.C。

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重和偏置 self.weights_ih = np.random.randn(hidden_size, input_size) self.bias_ih = np.random.randn(hidden_size, 1) self.weights_ho = np.random.randn(output_size, hidden_size) self.bias_ho = np.random.randn(output_size, 1) # 定义激活函数 self.activation = lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x)) self.derivative = lambda x: x * (1 - x) def forward(self, inputs): # 计算隐藏层的输出 hidden = self.activation(np.dot(self.weights_ih, inputs) + self.bias_ih) # 计算输出层的输出 output = self.activation(np.dot(self.weights_ho, hidden) + self.bias_ho) return output def backward(self, inputs, targets, output): # 计算输出层的误差 output_error = targets - output output_delta = output_error * self.derivative(output) # 计算隐藏层的误差 hidden_error = np.dot(self.weights_ho.T, output_delta) hidden_delta = hidden_error * self.derivative(hidden) # 更新权重和偏置 self.weights_ho += np.dot(output_delta, hidden.T) self.bias_ho += output_delta self.weights_ih += np.dot(hidden_delta, inputs.T) self.bias_ih += hidden_delta def train(self, inputs, targets, epochs): for i in range(epochs): for j in range(len(inputs)): # 前向传播 output = self.forward(inputs[j].reshape(-1, 1)) # 反向传播 self.backward(inputs[j].reshape(-1, 1), targets[j].reshape(-1, 1), output)

这段代码实现了一个使用反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络。具体来说，它包括了以下几个部分：

1. 初始化函数__init__中，定义了输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及它们之间的权重和偏置。其中，权重和偏置都是随机初始化的。

2. 定义了激活函数activation和导数函数derivative，这里采用的是Sigmoid函数。

3. 前向传播函数forward中，通过输入数据和当前的权重和偏置计算出隐藏层和输出层的输出值。

4. 反向传播函数backward中，通过目标值和当前的输出值计算出输出层的误差，然后通过权重矩阵的转置和输出层误差计算隐藏层的误差，最后更新权重和偏置。

5. 训练函数train中，通过迭代的方式对网络进行训练，每次迭代都遍历所有的输入数据，并调用前向传播和反向传播函数来更新权重和偏置。训练的次数由参数epochs指定。

这段代码实现了一个基本的神经网络，可以用于解决一些简单的分类和回归问题。但是需要注意的是，它还有很多可以改进的地方，比如添加正则化、使用其他的激活函数、调整学习率等等。