if len(self.buffer) > batch_size: TypeError: object of type 'ReplayBuffer' has no len()

时间: 2023-08-31 12:33:37 浏览: 47
### 回答1: 这个错误是因为你在某个地方使用了 `len()` 函数来获取 `ReplayBuffer` 对象的长度,而 `ReplayBuffer` 类并没有定义 `len()` 方法,所以 Python 不知道该如何获取它的长度。为了解决这个问题,你可以在 `ReplayBuffer` 类中定义一个 `__len__()` 方法,来返回 `buffer` 列表的长度,例如: ```python class ReplayBuffer: def __init__(self, buffer_size): self.buffer_size = buffer_size self.buffer = [] def add(self, experience): if len(self.buffer) >= self.buffer_size: self.buffer.pop(0) self.buffer.append(experience) def sample(self, batch_size): return random.sample(self.buffer, batch_size) def __len__(self): return len(self.buffer) ``` 这样,你就可以在其他地方使用 `len()` 函数来获取 `ReplayBuffer` 对象的长度了。 ### 回答2: 这个错误是因为在代码中用到了`len()`函数,但是`ReplayBuffer`类并没有定义`len()`方法,因此无法直接使用`len(self.buffer)`来获取缓冲区的长度。 要解决这个错误,我们需要在`ReplayBuffer`类中定义一个`len()`方法。在这个方法中,我们可以返回缓冲区的长度。 以下是一个可能的解决方案: ```python class ReplayBuffer: def __init__(self, capacity): self.capacity = capacity self.buffer = [] def __len__(self): return len(self.buffer) def add(self, experience): # 将经验加入缓冲区 self.buffer.append(experience) if len(self.buffer) > self.capacity: # 如果缓冲区超出了容量,就删除最早的经验 self.buffer.pop(0) def sample(self, batch_size): # 从缓冲区中随机抽取一批经验 return random.sample(self.buffer, batch_size) ``` 在这个解决方案中,我们在`ReplayBuffer`类中定义了一个`__len__`方法,该方法返回了`self.buffer`的长度。这样,当调用`len(self.buffer)`时,我们实际上调用的是`ReplayBuffer`类的`__len__`方法,从而避免了`TypeError`错误。 ### 回答3: 这个错误是由于在代码中使用了`len()`函数,但是在类`ReplayBuffer`中没有定义`len()`方法所导致的。要解决这个问题,需要在`ReplayBuffer`类中定义一个`len()`方法。 方法如下: ```python class ReplayBuffer: def __init__(self, batch_size): self.batch_size = batch_size self.buffer = [] def __len__(self): return len(self.buffer) ``` 在上述代码中,我们在`ReplayBuffer`类中定义了`__len__()`方法,该方法返回了`self.buffer`的长度。这样,当调用`len()`函数时,就会执行这个方法来计算长度,而不再报错。 根据具体的使用情况,也可以自定义其他方式来计算`self.buffer`的长度。上述代码提供了一种简单的解决方法,请根据自己的代码逻辑进行相应调整。

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下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

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