Iterating over key states is not supported
时间: 2023-06-14 12:06:39 浏览: 101
这个错误通常发生在使用 Python 中的某些数据结构时,例如字典或集合。在迭代字典或集合的键时,不能同时修改这些键的值,否则会抛出“Iterating over key states is not supported”错误。
例如,在以下示例中,我们尝试在遍历字典的键时修改字典的值:
```
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for k in d:
if k == 'b':
d[k] += 1
print(d)
```
这段代码会引发“Iterating over key states is not supported”错误。为了避免这个错误,可以考虑使用字典的 `items()` 方法,这样可以同时遍历键和值,而不必担心修改字典:
```
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for k, v in d.items():
if k == 'b':
d[k] += 1
print(d)
```
这段代码将正确输出 `{'a': 1, 'b': 3, 'c': 3}`。
相关问题
iterating over `tf.Tensor` is not allowed in Graph execution.
这个问题是关于 TensorFlow 的,可以回答。这个错误通常是因为在图执行期间尝试迭代 tf.Tensor 对象,而这是不允许的。解决方法是使用 TensorFlow 的函数和操作来处理 tf.Tensor 对象,而不是使用 Python 的迭代器。
iterating over tf.Tensor is not allowed in Graph execution.说详细点,用代码举例
这是一个技术问题,可以回答。在 TensorFlow 中,Graph execution 模式下,不能直接迭代 tf.Tensor。如果需要迭代,需要使用 tf.data.Dataset 或 tf.TensorArray 等方法进行处理。以下是一个示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个 tf.Tensor
x = tf.constant([1, 2, 3])
# 直接迭代会报错
for i in x:
print(i)
# 使用 tf.data.Dataset 进行迭代
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)
for i in dataset:
print(i.numpy())
# 使用 tf.TensorArray 进行迭代
ta = tf.TensorArray(dtype=tf.int32, size=3)
ta = ta.unstack(x)
for i in range(3):
print(ta.read(i).numpy())
```