跑代码的时候报错:__init__() got an unexpected keyword argument ‘XXX‘ or ‘tuple‘ object is not callable已解决

本文记录了作者在使用Python过程中遇到的两个常见问题:__init__()函数意外接收关键字参数和'tuple'对象不可调用。通过逐步调试和解决方案,展示了如何解决这些问题,适合初学者理解常见陷阱。
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比如我的报错:

报错1__init__() got an unexpected keyword argument ‘XXX‘
在这里插入图片描述

首先,尝试将size=400这句话去掉,可以跑通了!
BUT,候面跑着跑着会发现出错显示维度不一样。。。故又回来改↓

将size=400改成vector_size=400,可以顺利跑通了!

报错2'tuple' object is not callable
在这里插入图片描述

首先,参考:肥宅_Sean的文章https://blog.youkuaiyun.com/a19990412/article/details/78283742/

他说:在python中,只有函数才是callable(可call的对象才是callable),但是tuple是一个数据类型,当然是不能call。他的方法是将print(a.shape(0))改为print(a.shape[0])

但是这没能解决我的错误(:

尝试去掉(),即将x_train_xg.shape() 改为x_train_xg.shape,成功!
在这里插入图片描述

工 科 女 生, 真 幸 福 啊-_-||| 呜呜呜呜呜 不说了,哭着也要把代码改完跑通

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

结合刚才的分析,进行修改问题:代码import logging import threading import uuid import time from enum import Enum, auto from typing import Dict, List, Callable, Optional, Any, Set, DefaultDict, Union, Tuple from collections import defaultdict from dataclasses import dataclass, field from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 初始化日志 logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.INFO) @dataclass class Event: """事件数据类""" event_type: Union[str, 'EventType'] source: str target: Optional[str] = None event_id: str = field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4())) token: Optional[str] = None data: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) # 修复字段定义 timestamp: float = field(default_factory=time.time) def __post_init__(self): """数据验证和类型转换""" if isinstance(self.event_type, EventType): self.event_type = self.event_type.name if not isinstance(self.event_type, str) or not self.event_type: raise ValueError("event_type 必须是非空字符串或EventType枚举") if not isinstance(self.source, str) or not self.source: raise ValueError("source 必须是非空字符串") class EventType(Enum): """完整事件类型枚举""" # 系统事件 SYSTEM_STARTUP = auto() SYSTEM_SHUTDOWN = auto() MODULE_READY = auto() ERROR = auto() TEST_EVENT = auto() # 模块控制事件 MODULE_RUN = auto() COMMAND = auto() # 数据处理事件 DATA_SUBMIT = auto() DATA_UPDATE = auto() DATA_FREEZE = auto() DATA_ORGANIZE = auto() DATA_RESULT = auto() # 分析结果事件 ANALYSIS_RESULT = auto() INPUT_ANALYSIS_START = auto() INPUT_ANALYSIS_END = auto() COMBINATION_RESULT = auto() COMBINATION_ANALYSIS_START = auto() COMBINATION_ANALYSIS_END = auto() FOLLOW_RESULT = auto() FOLLOW_ANALYSIS_START = auto() FOLLOW_ANALYSIS_UPDATE = auto() TREND_ANALYSIS_RESULT = auto() TREND_ANALYSIS_REQUEST = auto() TREND_ANALYSIS_REPORT = auto() NUMBER_GENERATION_RESULT = auto() NUMBER_GENERATION_START = auto() NUMBER_GENERATION_FINISH = auto() # UI相关事件 UI_UPDATE = auto() DIALOG_OPEN = auto() DIALOG_CLOSE = auto() REGISTER_UI = auto() GET_RESULTS = auto() # 状态事件 LOADING_PROGRESS = auto() LOADING_COMPLETE = auto() # 特定功能事件 EXCLUDE_NUMBERS = auto() POOL_UPDATE = auto() # 模块标识事件 INPUT = auto() COMBINATION = auto() FOLLOW = auto() TREND = auto() GENERATION = auto() class EventCenter: """线程安全的事件中心(最终优化版)""" _instance = None _lock = threading.Lock() _executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10, thread_name_prefix="EventWorker") def __new__(cls): with cls._lock: if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) cls._instance.__initialized = False return cls._instance def __init__(self): """初始化事件中心(单例模式)""" if getattr(self, '__initialized', False): return self.__initialized = True self._subscribers: DefaultDict[str, List[Tuple[Callable[[Event], None], Optional[str]]]] = defaultdict(list) self._event_history: Dict[str, Event] = {} self._pending_acks: Set[str] = set() self._ack_timeout = 5.0 self._stats = { 'total_events': 0, 'failed_events': 0, 'delivered_events': 0 } def subscribe(self, event_type: Union[str, EventType], handler: Callable[[Event], None], token: Optional[str] = None) -> None: """订阅事件(支持token过滤)""" event_type_str = event_type.name if isinstance(event_type, EventType) else str(event_type) with self._lock: self._subscribers[event_type_str].append((handler, token)) logger.debug(f"已订阅事件: {event_type_str}, token: {token}") def unsubscribe(self, event_type: Union[str, EventType], handler: Callable[[Event], None]) -> bool: """取消订阅事件""" event_type_str = event_type.name if isinstance(event_type, EventType) else str(event_type) with self._lock: if event_type_str not in self._subscribers: return False before = len(self._subscribers[event_type_str]) self._subscribers[event_type_str] = [(h, t) for h, t in self._subscribers[event_type_str] if h != handler] removed = before != len(self._subscribers[event_type_str]) if removed: logger.debug(f"已取消订阅: {event_type_str}") return removed def publish(self, event: Event, require_ack: bool = False, async_handle: bool = True) -> bool: """发布事件(支持同步/异步处理)""" try: # 事件验证逻辑 if not hasattr(event, 'event_type') or not hasattr(event, 'source'): raise AttributeError("事件缺少必要属性: event_type或source") if not hasattr(event, 'event_id') or not event.event_id: event.event_id = str(uuid.uuid4()) if hasattr(event, '__post_init__'): event.__post_init__() # 主处理逻辑 with self._lock: if event.event_id in self._event_history: logger.warning(f"重复事件ID: {event.event_id}") return False self._event_history[event.event_id] = event # 修复赋值操作 self._stats['total_events'] += 1 if require_ack: self._pending_acks.add(event.event_id) handlers = self._get_matching_handlers(event) if not handlers: logger.debug(f"没有处理器订阅: {event.event_type}") return True if async_handle: self._executor.submit(self._dispatch_event, event, handlers, require_ack) else: self._dispatch_event(event, handlers, require_ack) return True except Exception as ex: # 统一异常处理 logger.exception(f"事件处理失败: {ex}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False def _get_matching_handlers(self, event: Event) -> List[Callable[[Event], None]]: """获取匹配的事件处理器""" event_type_str = event.event_type.name if isinstance(event.event_type, EventType) else event.event_type with self._lock: return [h for h, t in self._subscribers.get(event_type_str, []) if t is None or t == event.token] def _dispatch_event(self, event: Event, handlers: List[Callable[[Event], None]], require_ack: bool) -> None: """分发事件到处理器""" for handler in handlers: try: handler(event) with self._lock: self._stats['delivered_events'] += 1 logger.debug(f"事件处理成功: {str(event.event_id)[:8]}") except Exception as ex: logger.exception(f"处理器异常: {ex}") if require_ack and event.target: self._wait_for_ack(event) def _wait_for_ack(self, event: Event) -> None: """等待事件确认""" start = time.time() while time.time() - start < self._ack_timeout: with self._lock: if event.event_id not in self._pending_acks: return time.sleep(0.05) logger.warning(f"事件确认超时: {event.event_id[:8]}") with self._lock: if event.event_id in self._pending_acks: self._pending_acks.remove(event.event_id) def get_stats(self) -> Dict[str, int]: """获取事件中心统计信息""" with self._lock: return self._stats.copy() def clear(self): """重置事件中心状态(测试专用)""" with self._lock: self._subscribers.clear() self._event_history.clear() self._pending_acks.clear() self._stats = { 'total_events': 0, 'failed_events': 0, 'delivered_events': 0 } # 全局单例实例 event_center = EventCenter() # 导入 UI_CONFIG try: from core.ui_config import get_ui_config # 获取UI配置对象 ui_config = get_ui_config() # 使用配置值 theme = ui_config.get("theme", "dark") language = ui_config.get("language", "zh-CN") except ImportError as e: logger.error(f"无法导入核心模块: {e}") raise
最新发布
09-05
<think>好的,用户遇到了路径平滑处理时的无效路径问题,需要解决方案。首先,我得确认无效路径的具体原因。可能的情况包括路径中存在障碍物、路径点过于密集或稀疏,或者平滑过程中路径与障碍物发生碰撞。 接下来,我应该回顾常见的路径平滑算法,比如梯度下降法、B样条曲线或贝塞尔曲线。这些方法各有优缺点,需要检查参数设置是否合理,比如平滑权重和障碍物权重是否平衡。此外,预处理步骤也很重要,比如路径采样和碰撞检测,确保输入路径是有效的。 然后,考虑优化算法本身。梯度下降法可能陷入局部最小值,导致路径无效,可以尝试增加迭代次数或调整步长。B样条曲线需要合理选择控制点,避免过度平滑导致偏离原始路径。贝塞尔曲线则需确保控制点不穿过障碍物。 另外,动态调整参数也是一个方向,比如根据路径复杂度自适应调整平滑强度。同时,必须进行严格的碰撞检测,每次迭代后验证路径是否与障碍物相交。如果问题依然存在,可能需要结合多种算法,比如先使用B样条初步平滑,再用梯度下降微调。 最后,用户可能需要具体的实现示例,所以准备一个Python代码片段,展示梯度下降法的应用,并提醒注意参数调整和碰撞检测的重要性。同时生成相关问题,帮助用户深入理解不同算法的适用场景和优化方法。</think>### 路径平滑算法无效路径错误解决方案 路径平滑处理时出现无效路径问题,通常由以下原因导致: 1. **路径拓扑破坏**:平滑过程中路径穿越障碍物或脱离可行区域[^1] 2. **参数设置不当**:平滑权重与障碍物权重失衡导致路径变形 3. **算法收敛失败**:优化过程陷入局部最小值或发散 #### 分步解决方案 1. **预处理验证** ```python def validate_path(path, obstacles): for point in path: if check_collision(point, obstacles): return False return True ``` 使用碰撞检测函数确保输入路径本身有效[^2] 2. **梯度下降法优化(示例)** ```python def smooth_path(path, alpha=0.5, beta=0.1, tolerance=0.00001): new_path = [[x for x in point] for point in path] change = tolerance while change >= tolerance: change = 0.0 for i in range(1, len(path)-1): for j in range(len(path[0])): aux = new_path[i][j] new_path[i][j] += alpha*(path[i][j] - new_path[i][j]) + beta*(new_path[i-1][j] + new_path[i+1][j] - 2*new_path[i][j]) change += abs(aux - new_path[i][j]) return new_path ``` - $\alpha$ 控制路径保真度(建议 0.4-0.8) - $\beta$ 控制平滑强度(建议 0.
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