self._traceback = tf_stack.extract_stack_for_node(self._c_op)

时间: 2023-08-05 21:04:30 浏览: 209
`tf_stack.extract_stack_for_node`是TensorFlow中的一个函数,它用于提取给定操作节点(`self._c_op`)的堆栈跟踪信息。堆栈跟踪信息包含了在执行该操作时所经过的函数调用链,可以帮助定位错误和调试代码。 该函数返回一个堆栈跟踪对象,它可以用于查看操作节点的堆栈跟踪信息。在这个例子中,`self._traceback`被赋值为操作节点`self._c_op`的堆栈跟踪信息。 通常,这样的堆栈跟踪信息在异常处理或错误报告中使用,以提供关于代码中出错位置的更多上下文信息。
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class Student: __School="湖州师范学院" def __init__(self,sname,sno,ssex,sage): self.__sname=sname self.__sno=sno self.__ssex=ssex self.__sage=sage print(Student.__School) s=Student("zhangsan","2022082201","F",19) print(s.__sname,s.__sno,s.__ssex,s.__sage,s.__School)

这是一个定义了学生类的代码,并创建了一个学生对象s。在这个代码中,类属性__School是私有的,实例属性__sname、__sno、__ssex和__sage也是私有的。以下是代码的输出结果: 湖州师范学院 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 8, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute '__sname' 在第一行中,输出了类属性__School的值。在第二行中,试图输出s对象的属性值,但会出现错误。因为属性__sname是私有的,不能直接访问。如果要访问,需要通过类提供的公有方法或属性进行访问。

输入class Student: __School="湖州师范学院" def __init__(self,sname,sno,ssex,sage): self.__sname=sname self.__sno=sno self.__ssex=ssex self.__sage=sage def getschool(self): return self.__School def getname(self): return self.__sname def getsno(self): return self.__sno def getsex(self): return self.__ssex def getsage(self): return self.__sage print(Student.getschool()) s=Student("zhangsan","2022082201","F",19) print(s.getschool()) print(s.__sname) print(s.getname(),s.getsno(),s.getsex(),s.getsage())

这是一个定义了学生类的代码,并创建了一个学生对象s。在这个代码中,类属性__School是私有的,实例属性__sname、__sno、__ssex和__sage也是私有的。此外,该类还提供了一些公有方法来获取私有属性的值。以下是代码的输出结果: 湖州师范学院 湖州师范学院 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 11, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute '__sname' 在第一行中,通过调用类方法getschool()来获取类属性__School的值。在第二行中,通过调用对象方法getschool()来获取实例属性__sname的值。在第三行中,试图直接输出s对象的私有属性__sname的值,但会出现错误。在最后一行中,通过调用对象的公有方法来获取私有属性的值,并成功输出了学生对象s的属性值。
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class MonitoringProcess: def __init__(self): self.conn1, self.conn2 = Pipe() self.monitor = True self.process_start(self.detection_status) def set_monitor(self): self.com_dict.monitor = False def process_start(self, func): with Manager() as manager: self.com_dict = manager.Namespace() p = Process(target=func, args=(self.com_dict,)) p.start() def detection_status(self, com_dict): # some code ... com_dict.a = 1 Process Process-2: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 827, in _callmethod conn = self._tls.connection AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 315, in _bootstrap self.run() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "F:\E\python_learn\我的框架\自动化框架2\monitoring.py", line 24, in detection_status com_dict.a = 1 File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 1143, in __setattr__ return callmethod('__setattr__', (key, value)) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 831, in _callmethod self._connect() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 818, in _connect conn = self._Client(self._token.address, authkey=self._authkey) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 500, in Client c = PipeClient(address) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 702, in PipeClient _winapi.WaitNamedPipe(address, 1000) FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

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