line1_list = [list(line.coords) for line in line1],Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 29, in <module> line1_list = [list(line.coords) for line in line1] TypeError: 'MultiLineString' object is not iterable

这个错误是因为你尝试对一个 MultiLineString 对象进行迭代操作，但是 MultiLineString 对象并不支持迭代。你需要首先将 MultiLineString 对象转换成 LineString 对象，然后再进行迭代操作。具体的方法可以参考下面的代码：

from shapely.geometry import MultiLineString

# 创建一个 MultiLineString 对象
multi_line = MultiLineString([[(0, 0), (1, 1)], [(2, 2), (3, 3)]])

# 将 MultiLineString 对象转换成 LineString 对象
line_list = list(multi_line)

# 对 LineString 对象进行迭代操作
coords_list = [list(line.coords) for line in line_list]
print(coords_list)

输出结果为：

[[(0.0, 0.0), (1.0, 1.0)], [(2.0, 2.0), (3.0, 3.0)]]

这里我们首先将 MultiLineString 对象转换成了 LineString 对象，然后再对 LineString 对象进行迭代操作，得到了每条线段的坐标列表。

相关问题

if use_temporal: self.num_ttokens = num_ttokens self.temporal_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.temporal_position_bias_table, std=.02) t_coords = torch.arange(num_ttokens) t_relative_coords = t_coords[:, None] - t_coords[None, :] t_relative_coords += num_ttokens - 1 t_relative_coords = t_relative_coords.view(-1) self.register_buffer("t_relative_coords", t_relative_coords)

这段代码是在定义一个Transformer模型的时候使用的，其中包含了对时间序列的处理。首先，如果use_temporal为True，则表示这个模型需要考虑时间维度的信息。num_ttokens表示时间序列的长度，temporal_position_bias_table是一个形状为(2*num_ttokens-1, num_heads)的可学习参数，用于在self-attention计算中加入时间维度的信息。trunc_normal_用于将temporal_position_bias_table进行初始化。接下来，t_coords表示时间序列的坐标，而t_relative_coords则表示时间序列中每个时间点与其他时间点之间的相对距离，t_relative_coords的形状为(num_ttokens, num_ttokens)，其中每个元素都是一个相对距离值。我们将t_relative_coords的形状变为一维，以便在后续计算中使用。最后，使用register_buffer将t_relative_coords注册为一个buffer，这样它就可以在模型的前向计算中被使用。

class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

这是一个实现了注意力机制的神经网络模块，主要用于处理输入序列中不同位置之间的关系。其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力中的dropout率，proj_drop表示输出结果的dropout率，with_qkv表示是否需要对输入进行线性变换。

在实现中，首先根据输入的维度和头数计算每个头的维度head_dim，然后根据缩放因子scale对查询、键、值进行线性变换，得到每个头的查询、键、值向量。如果with_qkv为True，则需要对输入进行线性变换得到查询、键、值向量；否则直接使用输入作为查询、键、值向量。

接着，计算注意力分数，即将查询向量和键向量点乘并除以缩放因子scale，然后通过softmax函数得到注意力权重。将注意力权重与值向量相乘并进行加权平均，得到最终的输出结果。

另外，为了考虑不同位置之间的关系，在实现中还引入了相对位置编码。具体来说，通过计算每个位置之间的相对距离，得到一个相对位置编码矩阵，然后将其转化为一个参数relative_position_bias_table，并通过注册buffer的方式保存在模块中。在计算注意力分数时，将查询向量和键向量的相对位置编码相加，从而考虑不同位置之间的相对关系。