python3 RuntimeError: dictionary changed size during iteration

最新推荐文章于 2023-06-08 15:28:53 发布

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#python #Error

本文介绍了如何在Python中避免在遍历字典时修改字典导致的运行时错误。针对Python 2与Python 3的不同特性，给出了两种解决方法：Python 2中可以直接迭代字典的keys；而Python 3中需要先将keys转为列表再进行迭代。

python3 RuntimeError: dictionary changed size during iteration

python2
keys 先对字典进行 copy，从而在修改字典时，也能进行迭代

headerTable = {}
minSup = 1 
for k in headerTable.keys():
    if headerTable[k] < minSup:
        del(headerTable[k])

python3
Python 3.x 的 keys 返回的是iterator 而非列表，导致当修改字典时，无法迭代。所以，可以使用list 强制将字典进行copy，转换成列表。

headerTable = {}
minSup = 1 
for k in list(headerTable):
    if headerTable[k] < minSup:
        del(headerTable[k])

How to avoid “RuntimeError: dictionary changed size during iteration” error?

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解决：“dictionary changed size during iteration”

12-21

在Python编程中，"dictionary changed size during iteration" 是一个常见的错误，它发生在尝试遍历一个字典时，字典的大小（即键值对数量）发生了变化。这通常是由于在遍历过程中添加或删除了字典元素。为了解决这...

Python出现 RuntimeError: dictionary changed size during iteration 的解决方法

码农研究僧的博客

08-14

2119

因为遍历该字典的时候，字典在迭代期间，不应修改原字典，除非允许为现有键设置值（不允许删除或添加，方法也不允许），那是不是可以增加一个新的字典来存储？虽然这也是个办法，但有更简易的方法，那就是将其遍历的时候转换成列表，修改其类型。出现这个问题的时候，主要是因为遍历了该字典的key 以及value，对应还增加该字典相应的值，有点无限循环增加，停不下来！明白了原理对应就很好修改代码，类似将其遍历迭代的字典转换为列表即可。只需要将其ret字典转换为列表，在对ret字典增加值即可。...

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python3 .6 下报错 RuntimeError: dictionary changed size during iteration

Cruise的博客

10-15

6890

循环字典键值，删除不符合要求的键值对def createTree(dataSet, minSup=1): #create FP-tree from dataset but don't mine headerTable = {} #go over dataSet twice for trans in dataSet:#first pass counts frequency of

RuntimeError: dictionary changed size during iteration

Hola_CAT的博客

11-17

593

所以将for k in headertable.keys():改成 for k in list(headertable.keys()):即可。运行结果如下：RuntimeError: dictionary changed size during iteration。在运行《机器学习实战》第12章-构建FP树时遇到的小状况。得知遍历时不能修改字典元素。

【已解决】Python3在删除字典元素时提示RuntimeError: dictionary changed size during iteration

craftsman2020的博客

02-14

1060

Python3在删除字典元素时提示RuntimeError: dictionary changed size during iteration。

RuntimeError:dictionary keys changed during iteration

07-29

- *3* [【已解决】Python3在删除字典元素时提示RuntimeError: dictionary changed size during iteration](https://blog.youkuaiyun.com/COCO56/article/details/124177898)[target="_blank" data-report-click={"spm":...

使用jira的add_attachment时遇到：RuntimeError: dictionary changed size during iteration

qq_42177863的博客

02-29

837

SSL认证问题错误信息：SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED 错误原因：到python升级到2.7.9之后，每次使用urllib.urlopen打开一个https网站时，就会对该网站的证书进行验证，如果该网站的证书是自签名的证书，就会抛出该错误。解决方法：当你使用的是ssl库请求https连接时:可以全局取消证书验证（安全性要求不高时），也可以在方法中部分取消证...

for keys, values in result_dict2.items(): RuntimeError: dictionary changed size during iteration

09-11

在Python中，`RuntimeError: dictionary changed size during iteration`通常发生在迭代过程中对字典进行了修改操作，因为字典是无序的并且不允许在迭代时添加或删除元素。当尝试通过`for keys, values in result_...

python dict报错RuntimeError：dictionary changed size during iteration

qq_41953404的博客

06-08

887

多线程获取异步结果时，报错，RuntimeError：dictionary changed size during iteration。网上资料大致有两种方法：1.将字典项处理成keys的list（不适合条件查询）2.使用return。2）返回删除键值对后的字典。闻过则喜，欢迎交流……

字典报错RuntimeError: dictionary changed size during iteration

zhou_stick的专栏

10-05

2386

第一种写法如下图报错原因：for循环的循环长短，是靠key的个数来计算的，用pop删除了一个key，导致for循环的长度一直在变。第二种，与第一种的区别在于 break 原因：加上break，执行pop之后跳出当前循环，不会继续执行for循环，所以就不会报错第三种 dict_1={"aa":"123","bb":"456","cc":"789"} dic

python：RuntimeError: dictionary changed size during iteration

love_image_xie的博客

11-30

1028

for k in headerTable.keys(): if headerTable[k]<minSup: del(headerTable[k]) 报错：RuntimeError: dictionary changed size during iteration，意思是字典在迭代时改变大小应该改为： for k in li...

RuntimeError: dictionary changed size during iteration,可变参数，关键字参数

蜜糖的专栏

10-09

5006

>>> a={'x':1,'xx':2} >>> for i in a: if i=='x': a[i]=6

处理报错：RuntimeError: dictionary changed size during iteration

Enjolras_fuu的博客

08-19

2262

错误源以及问题说明循环 connectionlist，然后对报错的 websocket 进行剔除，一对多，广播给多个连接。但是里面多少会有断开的，所以会报 BrokenPipe，即线程不可用。那么就要从我的连接管理里边剔除，但是其他的线程仍然在执行广播，所以会检测到这循环的过程中整个队列的 size 减少了，就会报出以上错误： RuntimeError: dictionary change...

batch与iteration

最新发布

09-17

### 含义 - **Batch**：使用训练集的部分数据对模型进行一次训练和反向传播参数更新。它是训练过程中一组样本的集合，用于同时输入到模型中进行计算。而每个批次中样本的数量就是 batch size[^1]。 - **Iteration**：使用一个 batch 的数据对模型进行参数更新的过程，即 1 个 iteration 等于使用 batch size 个样本训练一次[^1][^2]。 ### 作用 - **Batch**： - 有效利用硬件资源，减少内存使用量。在处理大规模数据时，如果一次性将所有数据输入到模型中，可能会导致内存不足，而将数据分成批次可以避免这个问题。 - 引入一定的随机性，有助于模型更好地泛化。不同批次的数据组成不同，使得模型在每次迭代中面对的数据分布有一定变化，从而避免模型对特定数据的过拟合。 - 影响模型的收敛速度和精度。batch size 越大，模型的训练速度通常越快，但也可能会陷入局部最优；batch size 越小，训练所花费的时间越长，但模型训练时梯度下降的随机性越强，有更大可能跳过鞍点避免陷入局部最优，但也会扩大训练数据噪声对模型预测效果的影响[^2][^3]。 - **Iteration**：是模型进行参数更新的基本操作单元，通过多次 iteration 逐步调整模型的参数，使模型不断学习数据中的特征和模式，从而提高模型的性能。 ### 关系要完成一个 epoch（将训练集中的全部样本训练一次），需要进行的 iteration 次数等于训练集样本数除以 batch size（即 number of batches），也就是说，想要训练完 1 个 epoch，起码需要 epoch / batch size 个 iteration[^1][^2]。例如，训练集有 1000 个样本，batch size 为 100，则一个 epoch 包含 1000 / 100 = 10 个 iteration。以下是一个简单的 Python 代码示例，展示了 batch 和 iteration 的概念： ```python import numpy as np # 假设训练数据集 train_data = np.random.rand(1000, 10) # 1000个样本，每个样本有10个特征 train_labels = np.random.randint(0, 2, 1000) # 1000个标签 # 批次大小 batch_size = 100 # 轮数 epochs = 5 for epoch in range(epochs): num_batches = len(train_data) // batch_size for iteration in range(num_batches): start_idx = iteration * batch_size end_idx = start_idx + batch_size batch_data = train_data[start_idx:end_idx] batch_labels = train_labels[start_idx:end_idx] # 这里可以进行模型的训练操作，例如调用模型的训练函数 # model.train(batch_data, batch_labels) print(f"Epoch {epoch + 1}, Iteration {iteration + 1}") ```