*args的切片问题

最新推荐文章于 2022-10-12 23:01:29 发布

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*args的类型为tuple，一般是不能随意更改的，除非有新的tuple取代

# Incorrect
*args = ['Hi', 'Bye']
function(args[1:], **kargs)　= function(['Bye'], **kargs)
# Correct
*args = ['Hi', 'Bye']
*args = args[1:]
function(*args, **kargs) = function('Bye', **kargs)

关键的问题在于*args取tuple中的数来用，而第一种用法中返回了list导致了错误

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安生Anna

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python中args是什么意思_理解Python中的*，*args

weixin_39897015的博客

12-05

3331

1、*在函数调用中的作用首先定义一个函数，并调用deffun(a, b, c):printa, b, cfun(1,2,3)则该函数的输出为1 2 3传递3个参数调用该函数，则该函数会打印出这三个参数接下来，创建一个3个元素的列表，并使用*进行调用l = [1,2,3]fun(*l)则输出同样为1 2 3在这里*号的作用是，将l中的的值进行了unpack，并作为相应位置的参数传递进fun函数中。如...

**args参数的使用

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03-18

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os.Args[1:]中命令行参数为空时,不执行内部语句

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602

for _,v := range os.Args[1:]语句的陷阱原因分析：实际再程序执行过程中,for循环直接结束,并不会进入到if语句判断.

专题1：*args和**kwargs

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*args和**kwargs

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03-08

569

*args和**arg 1.*args用于传入参数个数不确定的情况：例如： def sum1 (*args): a=0 for i in range(len(args)+1): a=a+i return a 运行： sum1(1,2,3,4) 输出：10 2.**args用于当传入的参数个数未知，但需要知道参数的名称时例如： def P(**args): for key in args: print(key,args[key]) 运行

python中的*args和**args详解

不点儿的博客

03-24

2万+

python中很有趣的两个小东西，先介绍： 1、*args保存多余变量，保存方式为元组。 2、**args保存带有变量名的多余变量，保存方式为字典。上代码… #args的使用 def fun(x, y, *args): print("x=", x) print("y=", y) print("args=", args) fun(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) 输出为： x= 1 y= 2 args= (3, 4, 5, 6, 7) # **args的使用 de.

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Caught a NaN error : 3 2 root error(s) found. (0) Invalid argument: ValueError: attempt to get argmin of an empty sequence Traceback (most recent call last): File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/ops/script_ops.py", line 235, in __call__ ret = func(*args) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/data/ops/dataset_ops.py", line 638, in generator_py_func values = next(generator_state.get_iterator(iterator_id)) File "main_S3DIS.py", line 114, in spatially_regular_gen cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split])) File "<__array_function__ internals>", line 6, in argmin File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 1269, in argmin return _wrapfunc(a, 'argmin', axis=axis, out=out) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 55, in _wrapfunc return _wrapit(obj, method, *args, **kwds) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 44, in _wrapit result = getattr(asarray(obj), method)(*args, **kwds) ValueError: attempt to get argmin of an empty sequence

04-04

可能用户在数据处理时错误地生成了空张量，例如在切片操作或过滤数据时意外删除了所有元素。接下来，我需要考虑具体的解决方法。首先，检查输入数据是否为空。在TensorFlow中，可以使用tf.size()来检查张量的元素...

代码运行后报错：D:\Anaconda\Lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py:385: UserWarning: enable_nested_tensor is True, but self.use_nested_tensor is False because encoder_layer.self_attn.batch_first was not True(use batch_first for better inference performance) warnings.warn( Traceback (most recent call last): File “D:\PyCharm\data_test\Transformer_based_trial.py”, line 243, in <module> main() File “D:\PyCharm\data_test\Transformer_based_trial.py”, line 217, in main trained_model = train_model( ^^^^^^^^^^^^ File “D:\PyCharm\data_test\Transformer_based_trial.py”, line 119, in train_model outputs = model(sequences) ^^^^^^^^^^^^^^^^ File “D:\Anaconda\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1749, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “D:\Anaconda\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1760, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “D:\PyCharm\data_test\Transformer_based_trial.py”, line 90, in forward x = self.pos_encoding(x) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “D:\Anaconda\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1749, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “D:\Anaconda\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1760, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File “D:\PyCharm\data_test\Transformer_based_trial.py”, line 46, in forward return x + self.pe[:x.size(0)] ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ RuntimeError: The size of tensor a (24) must match the size of tensor b (10) at non-singleton dimension 1这样的报错还是张量维度的问题吗？如何解决呢？

03-08

这里的关键点在于我们通过切片操作 `self.pe[:x.size(0)]` 来保证只取到当前mini-batch所需的那一部分位置嵌入向量。此外，你还应查看 `train_model()` 函数内部是否正确处理了批量数据以及对应的标签等辅助信息的...

Traceback (most recent call last): File "D:\35433\Documents\机器学习\任务3\代码.py", line 66, in <module> plt.scatter(X,y, color='darkorange', label='Data') File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\_api\deprecation.py", line 453, in wrapper return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 3939, in scatter __ret = gca().scatter( ^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\_api\deprecation.py", line 453, in wrapper return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1521, in inner return func( ^^^^^ File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 4900, in scatter raise ValueError("x and y must be the same size") ValueError: x and y must be the same size

04-10

这里可能是用户错误地使用了切片，比如centers[:0]其实取的是第0列之前的数据，也就是空数组，而centers[:1]是取第一行，这显然会导致长度不匹配。首先，我需要检查用户的数据结构。xMat和yMat可能是矩阵（如numpy...