return seq[self._randbelow(len(seq))] TypeError: object of type 'dict_keyiterator' has no len()
时间: 2024-05-14 11:18:44 浏览: 7
这个错误是因为你传递了一个字典的键迭代器(`dict_keyiterator`),而`len()`函数不能应用于字典的键迭代器。你需要先将字典的键迭代器转换为列表或元组,然后再传递给`len()`函数。
例如,如果你有一个字典`my_dict`,你可以使用以下代码将其键转换为列表:
```
keys = list(my_dict.keys())
```
然后你可以将`keys`列表传递给`len()`函数,例如:
```
return seq[self._randbelow(len(keys))]
```
这应该可以解决这个问题。
相关问题
attempt_node = random.choice(list(all_node_attempt[i])) File "D:\Python3.10.8\lib\random.py", line 378, in choice return seq[self._randbelow(len(seq))] IndexError: list index out of range
根据你提供的错误信息,这个错误是由于尝试在一个空列表中进行随机选择导致的。你需要检查代码,确保在使用 `all_node_attempt[i]` 之前,该列表已经被正确初始化并且不为空。你可以使用 `print()` 语句调试代码,查看变量的值是否符合预期。同时,你也可以添加一些条件来避免对空列表进行操作,例如:
```
if all_node_attempt[i]:
attempt_node = random.choice(list(all_node_attempt[i]))
else:
# 处理空列表的情况
```
def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')
这段代码定义了一个名为define_gan的方法,用于在GAN模型中定义生成器(generator)、监督模型(supervisor)、判别器(discriminator)、恢复模型(recovery)和嵌入器(embedder)。
在该方法中,使用各个类的build方法构建了相应的模型,并将其存储在相应的实例变量中:
- self.generator_aux:通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor:通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator:通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery:通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder:通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
接下来,定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq],batch_size设置为self.batch_size。
这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件,并创建输入层对象以供后续使用。
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