global e e=1 e += 1 e=int(e) old_win.withdraw()如何是old_win.withdraw()执行时e+1

时间: 2024-05-07 22:21:53 浏览: 9
如果您希望在执行 `old_win.withdraw()` 时将 `e` 的值加 1,可以将其放在一个函数中,该函数将执行这两个操作。例如: ```python def withdraw_and_increment_e(): global e e += 1 e = int(e) old_win.withdraw() # 调用函数 withdraw_and_increment_e() ``` 这将首先将 `e` 加 1,然后将其转换为整数,并最后将 `old_win` 隐藏。
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def quit(self): login_win.destroy() def login_clear(): txt_name.delete(0, tk.END) txt_password.delete(0, tk.END) login_win = tk.Tk() login_win.title("登录") login_win.resizable(False, False) btn_login = tk.Button(login_win, text="登录", command=login_valid) btn_login.grid(row=2, column=0, padx=5, pady=5) quit_button = tk.Button(login_win, text="取消", command=self.quit) quit_button.grid(row=2, column=1, padx=5, pady=5) w_width, w_height = 400, 200 s_width = login_win.winfo_screenwidth() s_height = login_win.winfo_screenheight() x, y = (s_width - w_width) // 2, (s_height - w_height) // login_win.geometry(f"{w_width}x{w_height}+{x}+{y}") window.withdraw()未解析的引用 'self'

在这段代码中,未定义`window`,因此在最后一行会出现未解析的引用`self`错误。可能是因为你在其他地方定义了`window`,但没有在这段代码中进行引用。如果你想在这里使用`self.window`,则需要在类中定义`window`属性,并在其他方法中进行引用或修改。如果不需要使用`self.window`,则可以将最后一行改为`login_win.withdraw()`。修改后的代码如下: ``` def quit(self): login_win.destroy() def login_clear(): txt_name.delete(0, tk.END) txt_password.delete(0, tk.END) login_win = tk.Tk() login_win.title("登录") login_win.resizable(False, False) btn_login = tk.Button(login_win, text="登录", command=login_valid) btn_login.grid(row=2, column=0, padx=5, pady=5) quit_button = tk.Button(login_win, text="取消", command=self.quit) quit_button.grid(row=2, column=1, padx=5, pady=5) w_width, w_height = 400, 200 s_width = login_win.winfo_screenwidth() s_height = login_win.winfo_screenheight() x, y = (s_width - w_width) // 2, (s_height - w_height) // 2 login_win.geometry(f"{w_width}x{w_height}+{x}+{y}") login_win.withdraw() ```

def quit(self): self.window.destroy() def login_clear(): txt_name.delete(0,tk.END) txt_password.delete(0,tk.END) btn_login = tk.Button(login_win, text="登录", command=login_valid).grid(row=2, column=0,padx=5,pady=5) quit_button = tk.Button(login_win, text="取消", command=self.quit).grid(row=2, column=1,padx=5,pady=5) w_width, w_height = 400, 200 s_width = login_win.winfo_screenwidth() s_height = login_win.winfo_screenheight() x, y = (s_width - w_width) // 2, (s_height - w_height) // 2 login_win.geometry(f"{w_width}x{w_height}+{x}+{y}") window.withdraw()代码有错,帮我改错

在代码中,`self.window`应该改为`login_win`,因为`login_win`是你创建的登录窗口对象。同时,将`quit_button`和`btn_login`定义和布局分开,因为在使用`grid`布局时,需要先定义控件,再进行布局。修改后的代码如下: ``` def quit(self): login_win.destroy() def login_clear(): txt_name.delete(0,tk.END) txt_password.delete(0,tk.END) login_win = tk.Tk() login_win.title("登录") login_win.resizable(False, False) btn_login = tk.Button(login_win, text="登录", command=login_valid) btn_login.grid(row=2, column=0,padx=5,pady=5) quit_button = tk.Button(login_win, text="取消", command=self.quit) quit_button.grid(row=2, column=1,padx=5,pady=5) w_width, w_height = 400, 200 s_width = login_win.winfo_screenwidth() s_height = login_win.winfo_screenheight() x, y = (s_width - w_width) // 2, (s_height - w_height) // 2 login_win.geometry(f"{w_width}x{w_height}+{x}+{y}") window.withdraw() ```

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将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的InpaintingModel的预训练模型键值的结构:class Generator(nn.Module): def init(self): super(Generator, self).init() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x 另外修复部分代码定义为if __name__ == '__main__': root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() mask = cv.inRange(img, (0, 0, 0), (1, 1, 1)) image_tensor = transforms.ToTensor()(img) mask_tensor = transforms.ToTensor()(mask) image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0) mask_tensor = mask_tensor.unsqueeze(0) generator = Generator() load_edgeconnect_weights(generator, 'E:/fin/models/gen.pth') image_tensor = image_tensor.cuda() mask_tensor = mask_tensor.cuda() generator = generator.cuda() with torch.no_grad(): output_tensor = generator(image_tensor, mask_tensor)

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