assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size), "shape: {}".format(state.shape)

时间: 2024-06-07 13:11:15 浏览: 101
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ns3 assert failed. cond=”uid != 0″, msg=”Assert in TypeId::LookupByName: xxx not found”, file=../src

这行代码的作用是检查 `state` 的形状是否符合 `(state.shape[0], self.state_size)`，如果不符合则触发 `AssertionError` 错误并输出错误信息 `"shape: {}".format(state.shape)`，其中 `{}` 会被 `state.shape` 的值替换。这个断言语句通常用于调试和测试时，确保程序的输入或输出符合预期的格式和大小。
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assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) AssertionError: shape: torch.Size([1, 2])

这个错误的意思是，你期望模型输入的状态（state）的形状应该是 (1, self.state_size)，但实际上它的形状是 (1, 2)，也就是说维度不匹配。 你需要检查一下你的代码，看看在哪里出了问题。可能是你传递给模型的...

assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) AssertionError: shape: torch.Size([1, 2])

具体来说，state 的形状为 torch.Size([1, 2])，而预期的形状应该是 (state.shape[0],self.state_size)。也就是说，state 应该是一个形状为 (1, self.state_size) 的张量。 你可以检查一下调用该函数时...

assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size[0]), "shape: {}".format(state.shape) TypeError: 'int' object is not subscriptable

assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size[0]), "shape: {}".format(state.shape) 请确保 some_function() 返回的是一个数组或张量对象，并且确保 state 是一个数组或张量对象。您可以使用 ...

def act(self, state, add_noise=True): """Returns actions for given state as per current policy.根据当前策略返回给定状态的操作""" state = torch.from_numpy(state).float().to(self.device) #将状态转换为torch张量并且送到指定设备上，然后关闭Actor网络的梯度计算，并使用该网络计算出动作action assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) self.actor_local.eval() with torch.no_grad(): action = self.actor_local(state).cpu().data.numpy() self.actor_local.train() if add_noise: if self.noise_type == "ou": action += self.noise.sample() * self.epsilon else: action += self.epsilon * np.random.normal(0, scale=1) return action # np.clip(action, -1, 1)

具体来说，它接收一个状态state作为输入，并将其转换为torch张量。然后，它使用Actor网络（actor_local）来计算该状态下的动作。在这个过程中，关闭了网络的梯度计算，以便在推断过程中不会更新网络参数。最后，如果...

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

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