skip_dependon是我编辑的一个装饰器,但是执行时报错AttributeError: module 'unittest' has no attribute 'skip_dependon'
时间: 2023-07-24 18:55:32 浏览: 48
如果你自己定义了一个名为 `skip_dependon` 的装饰器,并且在使用时出现了 `AttributeError: module 'unittest' has no attribute 'skip_dependon'` 错误,那么可能是因为你在使用装饰器时出现了错误。
具体来说,你需要确保你在使用 `@skip_dependon` 装饰器时,该装饰器已经被定义在你的代码中。另外,由于 `unittest` 模块本身并没有 `skip_dependon` 属性,所以你需要确保你在导入 `unittest` 模块时,没有意外地将该属性覆盖掉。
如果你能提供更多的代码信息,我可以更具体地帮你定位问题。
相关问题
AttributeError: module 'unittest' has no attribute 'skip_dependon'
这个错误通常是因为你在使用 `unittest` 模块时错误地使用了 `skip_dependon` 属性,而实际上该属性不存在。
正确的属性是 `skipDependent`,可以使用类似以下的代码来跳过依赖测试:
```python
@unittest.skipDependent
def test_my_dependent_test(self):
# ...
```
如果你确信你的代码中没有拼写错误或者语法错误,那么可能是你使用的 `unittest` 版本过低,不支持该属性。可以尝试升级 `unittest` 模块或者使用其他的跳过依赖测试的方法。
检查tensorflow版本时,报错AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute '__version__'
当你检查TensorFlow版本时,报错"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute '__version__'",这可能是因为你引用属性时写错了。正确的引用方式是tf.__version__,而不是tf._version_。请注意使用双下划线而不是单下划线。
另外,如果你遇到了类似的报错,即使你按照正确的方式引用了属性,可能是因为你安装的TensorFlow版本不正确。你可以尝试重新安装TensorFlow的版本来解决这个问题。首先卸载已有的TensorFlow版本,然后再通过pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow命令重新安装最新版本的TensorFlow。这个方法经过亲测可用。
总结一下,当检查TensorFlow版本时出现报错"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute '__version__'",请确保你正确地引用了属性tf.__version__,并且尝试重新安装TensorFlow的最新版本。