python .rhs
时间: 2024-06-15 07:02:08 浏览: 14
Python中的".rhs"通常不是内置的关键字或标准库的一部分。在Python中,".rhs"这个字符串可能是特定上下文或特定库中的特定用法,比如在某些数学或符号计算模块中,可能表示右侧值(Right-Hand Side)的概念,用于表示数学表达式或赋值语句中的右侧部分。
例如,在SymPy(一个Python符号计算库)中,`.rhs`可能会被用来访问某个符号表达式或方程式的右侧部分。如果你正在处理这样的数学表达式,那么`.rhs`可能会指向表达式的值或者等号右边的项。
但是,如果没有具体上下文,"rhs"本身并不属于Python语言的基本语法。如果你遇到".rhs"这个术语,请提供更多的上下文信息,这样我可以给出更准确的解释。
相关问题
python DSTAR
D*算法是一种路径规划算法,用于在已知地图上寻找从起点到目标点的最短路径。它是一种增量搜索算法,可以在地图上进行实时路径规划,同时可以在遇到新的障碍物时进行快速重新规划。下面是一个简单的Python D*算法实现的例子:
```python
import heapq
class DStar:
def __init__(self, graph):
self.graph = graph
self.start = None
self.goal = None
self.U = []
self.km = 0
self.rhs = {}
self.g = {}
self.back_pointers = {}
def initialize(self, start, goal):
self.start = start
self.goal = goal
self.rhs[self.goal] = 0
self.g[self.goal] = float('inf')
heapq.heappush(self.U, (self.calculate_key(self.goal), self.goal))
def calculate_key(self, u):
return (min(self.g.get(u, float('inf')), self.rhs.get(u, float('inf'))) + self.heuristic(u) + self.km, min(self.g.get(u, float('inf')), self.rhs.get(u, float('inf'))))
def heuristic(self, u):
return self.graph.distance(u, self.goal)
def update_vertex(self, u):
if u != self.goal:
self.rhs[u] = min([self.graph.distance(u, s) + self.g.get(s, float('inf')) for s in self.graph.neighbors(u)])
if (u in self.U):
self.U.remove(u)
if (self.g.get(u, float('inf')) != self.rhs.get(u, float('inf'))):
heapq.heappush(self.U, (self.calculate_key(u), u))
def compute_shortest_path(self):
while self.U and (self.U[0][0] < self.calculate_key(self.start) or self.g.get(self.start, float('inf')) != self.rhs.get(self.start, float('inf'))):
k_old = self.U[0][0]
u = heapq.heappop(self.U)[1]
k_new = self.calculate_key(u)
if k_old < k_new:
heapq.heappush(self.U, (k_new, u))
elif self.g.get(u, float('inf')) > self.rhs.get(u, float('inf')):
self.g[u] = self.rhs.get(u, float('inf'))
for s in self.graph.neighbors(u):
self.update_vertex(s)
else:
self.g[u] = float('inf')
self.update_vertex(u)
for s in self.graph.neighbors(u):
self.update_vertex(s)
def get_path(self):
path = [self.start]
while path[-1] != self.goal:
u = path[-1]
if self.g.get(u, float('inf')) == float('inf'):
return None
min_cost = float('inf')
min_cost_node = None
for s in self.graph.neighbors(u):
cost = self.graph.distance(u, s) + self.g.get(s, float('inf'))
if cost < min_cost:
min_cost = cost
min_cost_node = s
path.append(min_cost_node)
return path
class Graph:
def __init__(self):
self.edges = {}
def neighbors(self, node):
return self.edges[node]
def distance(self, u, v):
return self.edges[u][v]
def main():
graph = Graph()
graph.edges = {
'A': {'B': 1, 'C': 4},
'B': {'D': 3},
'C': {'D': 2},
'D': {}
}
dstar = DStar(graph)
dstar.initialize('A', 'D')
dstar.compute_shortest_path()
path = dstar.get_path()
if path is None:
print("No path found")
else:
print("Path:", path)
if __name__ == '__main__':
main()
```
这个例子中,我们首先定义了一个Graph类,用于存储地图信息。然后我们定义了一个DStar类,其中包含了D*算法的核心逻辑。在main函数中,我们创建了一个Graph对象,并将其传递给DStar对象。然后我们初始化了起点和终点,并调用compute_shortest_path方法计算最短路径。最后,我们调用get_path方法获取路径。如果路径不存在,则输出“No path found”。
File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\training\saver.py", line 1326, in restore err, "a mismatch between the current graph and the graph") tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Restoring from checkpoint failed. This is most likely due to a mismatch between the current graph and the graph from the checkpoint. Please ensure that you have not altered the graph expected based on the checkpoint. Original error: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [10816,256] rhs shape= [173056,256] [[node save/Assign_5 (defined at E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1748) ]]
这个错误通常表示在使用`tf.train.Saver()`加载模型时,当前的计算图与检查点文件中的计算图不匹配。这可能是由于以下原因导致的:
1. 您修改了原始的计算图结构:在加载模型之前,请确保您的代码中没有对计算图进行任何更改,例如添加、删除或修改了操作或变量。
2. 检查点文件与代码中使用的模型不匹配:检查点文件是针对特定模型架构和变量的。如果您的代码中的模型与检查点文件中的模型不匹配,加载过程就会失败。请确保您使用的检查点文件与您的代码中的模型结构和变量名称完全匹配。
对于您提供的具体错误信息,它指出了一个形状不匹配的问题。`lhs shape=[10816, 256]`表示左侧张量的形状是`[10816, 256]`,而`rhs shape=[173056, 256]`表示右侧张量的形状是`[173056, 256]`。这意味着在加载检查点文件时,某个变量的形状与当前的计算图不匹配。您需要检查代码中涉及到该变量的部分,并确保其形状匹配。
如果您无法找到问题所在,可以尝试删除之前保存的检查点文件,并重新训练和保存模型。然后,再次尝试加载模型并进行预测或继续训练。
另外,如果您使用的是不同版本的TensorFlow,可能会导致计算图不匹配的问题。请确保您的代码和检查点文件是针对相同版本的TensorFlow进行操作的。如果需要,可以尝试升级或降级TensorFlow的版本以解决兼容性问题。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)