File "D:\python_project\E1_propose.py", line 44, in <module> mod = importlib.import_module('utils.'+args.model_ind)

时间: 2024-09-09 18:17:22 浏览: 49
当你在 `E1_propose.py` 文件的第 44 行尝试导入名为 `utils` 的模块并附加你传递给 `args.model_ind` 参数时,遇到了错误,这表明可能是以下几个原因: 1. **模块不存在**:首先确认`utils`模块是否真的存在于你的项目文件夹`D:\python_project`下,特别是`model_ind`指定的那一部分,如`utils/model1.py`或`utils/model2.py`等。 2. **路径拼接错误**:确保你在字符串连接过程中没有遗漏或错误地拼写了模块名称,例如是否加了不必要的空格或路径分隔符。 3. **importlib 使用问题**:`importlib.import_module()` 函数需要一个完整的模块名字,包括顶级目录,如果`model_ind`是一个变量,确保它的值是一个有效的字符串路径。 4. **模块未导出**:如果`utils`模块内部的`model_ind`不是一个公开的入口点(比如没有作为函数或类),那么尝试直接导入会失败,需要找到合适的公共入口来引用。 5. **环境变量或虚拟环境**:如果你在虚拟环境中导入模块,记得切换到对应的虚拟环境,或者确保目标模块已经在该环境中安装。 建议检查上述问题,如果问题依然存在,尝试加上一些异常处理代码来获取更具体的错误信息: ```python try: mod = importlib.import_module(f"utils.{args.model_ind}") except ModuleNotFoundError as e: print(f"未能加载模块:{e}") ```

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Recall that to solve (P2) in the tth time frame, we observe ξt 􏰗 {hti, Qi(t), Yi(t)}Ni=1, consisting of the channel gains {hti}Ni=1 and the system queue states {Qi(t),Yi(t)}Ni=1, and accordingly decide the control action {xt, yt}, including the binary offloading decision xt and the continuous resource allocation yt 􏰗 􏰄τit, fit, eti,O, rit,O􏰅Ni=1. A close observation shows that although (P2) is a non-convex optimization problem, the resource allocation problem to optimize yt is in fact an “easy” convex problem if xt is fixed. In Section IV.B, we will propose a customized algorithm to efficiently obtain the optimal yt given xt in (P2). Here, we denote G􏰀xt,ξt􏰁 as the optimal value of (P2) by optimizing yt given the offloading decision xt and parameter ξt. Therefore, solving (P2) is equivalent to finding the optimal offloading decision (xt)∗, where (P3) : 􏰀xt􏰁∗ = arg maximize G 􏰀xt, ξt􏰁 . (20) xt ∈{0,1}N In general, obtaining (xt)∗ requires enumerating 2N offloading decisions, which leads to significantly high computational complexity even when N is moderate (e.g., N = 10). Other search based methods, such as branch-and-bound and block coordinate descent [29], are also time-consuming when N is large. In practice, neither method is applicable to online decision- making under fast-varying channel condition. Leveraging the DRL technique, we propose a LyDROO algorithm to construct a policy π that maps from the input ξt to the optimal action (xt)∗, i.e., π : ξt 􏰕→ (xt)∗, with very low complexity, e.g., tens of milliseconds computation time (i.e., the time duration from observing ξt to producing a control action {xt, yt}) when N = 10.,为什么要使用深度强化学习

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