这段代码model=Emergency报错了，为什么

这段代码中 `model=Emergency` 报错可能是因为没有导入 `Emergency` 模型。请确保在该文件的顶部导入了 `Emergency` 模型。你可以尝试在文件开头添加以下导入语句：

from path.to.models import Emergency

其中，`path.to.models` 应该替换为 `Emergency` 模型所在的路径。

相关问题

为什么这段代码会报错呢：model = ARIMA(train, order=(2, 1, 2)) model_fit = model.fit()

这段代码报错的原因可能是因为 `statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA` 对象需要传入一个 1-D 的时间序列数据，而传入的 `train` 数据可能不是一个 1-D 的时间序列，或者其中包含缺失值导致了错误。

你可以检查一下传入的 `train` 数据是否符合要求，确保它是一个 1-D 的时间序列并且没有缺失值。可以使用如下代码检查数据：

print(train.shape)  # 应该输出 (n,)，其中 n 是样本数
print(train.isnull().sum())  # 应该输出 0，表示数据中没有缺失值

如果数据不符合要求，你可以尝试进行一些数据清洗或者预处理，确保数据符合要求。如果数据本身就是符合要求的，那么可以尝试升级 `statsmodels` 库或者使用其它的时间序列分析库来解决问题。

weights_initialize = server.global_model.state_dict()，server.global_model.load_state_dict(weights_initialize)第二段代码为啥会报错

这段代码本身不应该会报错，因为它是用来初始化参数并加载模型参数的常用代码之一。但是，如果出现了报错，可能是由于以下原因之一：

1. `server` 对象没有定义或者未正确实例化，导致无法访问 `server.global_model` 属性。

2. `global_model` 模型没有被正确定义或者初始化，导致 `state_dict()` 方法无法调用或者返回值异常。

3. `weights_initialize` 变量没有正确定义或者赋值，导致 `load_state_dict()` 方法无法将参数状态字典加载到全局模型中。

4. 全局模型的参数状态字典 `weights_initialize` 与模型结构不匹配，导致加载失败。

你可以检查以上几个方面，看看是否存在问题。同时也可以提供更具体的错误信息，以便更好地定位问题。