R中错误于eval(predvars, data, env): 找不到对象'Return

时间: 2024-09-30 18:06:13 浏览: 85
在R语言中,当你遇到 `eval(predvars, data, env): object 'Return' not found` 这样的错误,通常这意味着你在尝试通过 `eval()` 函数执行某个表达式时,找不到名为 'Return' 的对象。`eval()` 函数用于在给定的环境中执行字符串形式的R表达式。 这个错误可能是由于以下几个原因: 1. **拼写错误**:确认一下是否真的有一个叫做 'Return' 的变量或函数,大小写敏感的,确保拼写正确。 2. **作用域问题**:'Return' 可能不是当前环境(`env`)的一部分,你需要确保该对象在你传递给 `eval()` 函数的数据 (`data`) 或者环境中存在。可以试着打印 `env` 看看是否有 'Return' 这个名字。 3. **未赋值的对象**:如果你试图引用的是一个尚未赋值的变量,`eval()` 会失败。检查 `Return` 是否已经被赋值了。 4. **动态生成表达式**:确保你在 `predvars` 中生成的表达式确实包含了 'Return' 这个对象。可能需要检查 `predvars` 是否正确地构造了。 5. **函数内部**:如果 `Return` 是某个函数内部的结果,那么你需要在正确的上下文中调用它,或者将结果返回出来。 修复此问题的一个示例代码片段可能是这样的: ```R # 检查 predvars 是否包含 Return predvars_code <- paste0('Return', ' = some_function(data)', sep = '') # 替换 some_function 为你的函数 eval(parse(text = predvars_code), data, envir) # 或者,如果 Return 是数据的一部分,直接引用 eval(predvars, data) ``` 请确保根据实际情况修改上述代码。
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解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

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