self.minimize_button.setStyleSheet('color: {}'.format(Qt.white.name())) TypeError: 'bytes' object is not callable

这个错误通常是由于将字节对象视为函数而引起的。你可能已经将 `Qt.white` 用作函数来调用，而实际上它只是一个颜色常量。为了避免这种错误，你可以尝试将 `Qt.white` 直接传递给 `setStyleSheet()` 方法，而不是将其转换为字符串。以下是一个示例代码：

from PySide2.QtCore import Qt
from PySide2.QtWidgets import QApplication, QPushButton

app = QApplication([])
button = QPushButton('Button')
button.setStyleSheet('color: white; background-color: {}'.format(Qt.red.name()))
button.show()
app.exec_()

在上面的代码中，我们将 `Qt.white` 直接传递给 `color` 属性，而不是将其转换为字符串。这应该可以解决你遇到的问题。另外，我们还添加了一个 `background-color` 属性来设置按钮的背景颜色。你可以根据需要进行修改。

相关问题

self.a_train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(-self.a_loss)转换为pytorch

在PyTorch中，可以使用torch.optim.Adam()来代替tf.train.AdamOptimizer()。相应地，可以使用backward()函数来计算梯度，使用step()函数更新模型参数。因此，将self.a_train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(-self.a_loss)转换为PyTorch后，可以写成以下代码：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.learning_rate)
loss = -self.a_loss
loss.backward()
optimizer.step()

其中，model是你在PyTorch中定义的模型，parameters()函数用于获取模型参数。需要注意的是，PyTorch中的优化器是基于梯度下降的，因此需要将损失取负，以便最小化损失。

self.a_train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(-self.a_loss)用pytorch实现

在PyTorch中，您可以使用以下代码实现相同的操作：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
        
    def forward(self, x):
        out = self.fc(x)
        return out
    
    def train_step(self, x, y, learning_rate):
        self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=learning_rate)
        self.optimizer.zero_grad()
        out = self.forward(x)
        loss = self.loss_fn(out, y)
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        return loss.item()

然后您可以使用以下代码来调用train_step方法：

model = MyModel(input_size, output_size)
loss = model.train_step(x, y, learning_rate)

在这个例子中，我们定义了一个包含单个线性层的模型，并且定义了一个训练步骤（train_step）, 该步骤通过Adam优化器最小化交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）。在train_step中，我们首先将优化器梯度设置为零（optimizer.zero_grad()），然后通过模型前向传递获取输出（out），计算损失（loss），并通过反向传播算法（loss.backward()）计算梯度。最后，我们使用优化器更新模型参数（optimizer.step()）并返回损失。