create_execution_context()

`create_execution_context()` 是一个函数，用于创建一个执行上下文。执行上下文是一个对象，其中包含了当前执行线程的所有信息，包括函数调用栈、变量、this 指针等。在编写解释器或编译器时，创建执行上下文是非常重要的，因为它可以帮助程序理解当前执行状态，从而更好地处理函数调用、变量作用域等问题。具体实现方式可能会因编程语言而异。

相关问题

create_execution_context()用什么替换

`create_execution_context()`是一个函数，它可能属于某个特定的库或框架，而不是Python的内置函数。因此，要替换它，需要知道它所在的库或框架。

一般来说，`create_execution_context()`的作用是创建一个执行上下文，即为代码执行创建一个环境，包含变量、函数和其他资源。因此，你可以尝试使用类似的函数或方法来替换它，实现相同的功能。例如，在不同的库或框架中，可能有`create_context()`、`create_session()`或`create_environment()`等函数，可以用来替换`create_execution_context()`。但是具体要使用哪个函数，还需要根据具体的需求和代码逻辑来确定。

nonetype object has no attribute create_execution_context

根据提供的引用内容来看，"nonetype object has no attribute 'create_execution_context'"错误是由于对象为NoneType而没有create_execution_context属性引起的。这个错误可能发生在使用TensorRT进行推理过程中的一些操作中。为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 确保正确导入和安装了TensorRT库，并且版本与代码兼容。

2. 确保在创建TensorRT引擎之前，网络对象已经被正确创建和配置。

3. 检查代码中是否有缺失或错误的操作，比如网络层的定义、输入输出的设置等。

4. 检查模型文件是否存在并且可访问。

5. 根据引用中的代码段，在创建引擎之前添加以下两行代码来设置输出层并构建引擎：

last_layer = network.get_layer(network.num_layers - 1)
network.mark_output(last_layer.get_output(0))
engine = builder.build_cuda_engine(network)

通过以上方法进行检查和调试，可以解决"nonetype object has no attribute 'create_execution_context'"错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>