此类型的变量不支持使用点进行索引。 出错 CheapTrick (第 43 行) temporal_positions = source_object.temporal_positions;
时间: 2023-06-12 22:06:40 浏览: 56
这个错误提示意味着你正在尝试使用点号"."来索引一个不支持该操作的变量。这通常是因为你正在尝试访问一个非对象类型的变量,或者是一个对象类型的变量,但该对象没有定义所需的属性。
在这个特定的情况下,source_object 可能不是一个对象,因此不能使用点号来访问其属性。你可以检查一下 source_object 的类型,看看它是否是一个对象类型的变量。如果不是,你需要寻找其他方法来获取 temporal_positions 的值。如果是,你需要检查一下你是否正确地定义了 temporal_positions 属性。
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temporal_in_channels, self.receptive_field, input_shape=self.bev_size, start_out_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.START_OUT_CHANNELS, extra_in_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.EXTRA_IN_CHANNELS, n_spatial_layers_between_temporal_layers=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.INBETWEEN_LAYERS, use_pyramid_pooling=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.PYRAMID_POOLING,这些参数都是什么含义?
这些参数是针对一个名为"temporal_model"的模型的配置参数,具体含义如下:
- temporal_in_channels:输入到temporal_model的通道数。
- receptive_field:temporal_model中使用的感受野大小。
- input_shape:输入到temporal_model的图像大小。
- start_out_channels:temporal_model中第一个卷积层输出的通道数。
- extra_in_channels:temporal_model中使用的额外输入通道数。
- n_spatial_layers_between_temporal_layers:在temporal_model中,每个temporal层之间的卷积层数量。
- use_pyramid_pooling:是否在temporal_model中使用金字塔池化。
TemporalModel( temporal_in_channels, self.receptive_field, input_shape=self.bev_size, start_out_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.START_OUT_CHANNELS, extra_in_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.EXTRA_IN_CHANNELS, n_spatial_layers_between_temporal_layers=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.INBETWEEN_LAYERS, use_pyramid_pooling=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.PYRAMID_POOLING,函数的作用
这段代码是定义了一个 TemporalModel 类,用于处理时间序列数据,其中包含了一些参数,如时间序列输入通道数、感受野、输入形状、起始输出通道数、额外的输入通道数、时间层与空间层之间的层数、是否使用金字塔池化等。这个类的作用是根据输入的时间序列数据,通过一些卷积和池化等操作,提取出时间和空间特征,最终生成一个输出序列。这个类可以用于各种时间序列数据分析任务,例如语音识别、视频分析等。