=== 开始模型训练 === Traceback (most recent call last): File "F:\MY\ETDQN-main\main.py", line 153, in <module> main(config) File "F:\MY\ETDQN-main\main.py", line 69, in main ga_policy, ga_makespan = off_train_QNGA(policy_ga, jobsList, machinesList, maxIter=config.ga_iter) File "F:\MY\ETDQN-main\GA_traniner.py", line 319, in off_train_QNGA features = get_features_of_node(state) File "F:\MY\ETDQN-main\embeddingModel.py", line 8, in get_features_of_node for job in state['jobs']: File "F:\Anaconda\envs\myenv\lib\site-packages\networkx\classes\graph.py", line 465, in __getitem__ return self.adj[n] File "F:\Anaconda\envs\myenv\lib\site-packages\networkx\classes\coreviews.py", line 101, in __getitem__ return AdjacencyView(self._atlas[name]) KeyError: 'jobs' <<<<<<<<<Episode: 0 Process finished with exit code 1

时间: 2025-07-08 10:24:47 浏览: 8
<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们遇到的KeyError: 'jobs'错误。首先,我得仔细看看他们提供的错误信息。从Traceback来看,错误发生在embeddingModel.py的第8行,当尝试访问state['jobs']时,触发了KeyError,说明state这个字典里没有'jobs'这个键。 首先,我应该检查state变量的来源。根据代码中的调用链,main.py调用了off_train_QNGA函数,然后进入GA_trainer.py中的off_train_QNGA函数,接着调用了get_features_of_node(state)。问题出现在这里,因为state的结构可能不符合预期。 可能的原因有几个。首先,state可能没有被正确初始化,或者在传递过程中被修改了,导致缺少'jobs'键。其次,可能是在某些条件下,state的生成逻辑没有正确添加'jobs'字段。另外,可能使用了过时的数据格式或版本兼容性问题,比如之前的代码版本中state包含'jobs',但现在结构改变了,但相关代码没有更新。 接下来,我需要用户检查几个地方。第一,确认生成state的代码部分,确保在创建state字典时确实添加了'jobs'键。例如,是否有类似state['jobs'] = ...的语句。第二,查看是否有拼写错误,比如是否在其他地方使用了'job'而不是'jobs',导致键名不一致。第三,检查传递给get_features_of_node函数的state是否正确,可能在该函数被调用之前,state已经被错误地处理或覆盖了。 另外,考虑到state可能是一个NetworkX的图对象,因为错误信息中提到了networkx的__getitem__方法。可能state被错误地当作图来处理,而不是字典。这时候需要确认state的数据类型,如果是图的话,访问方式可能需要改变,比如通过节点属性来获取jobs信息,而不是直接使用字典的键。 还可以建议用户在访问state['jobs']之前添加打印语句或调试断点,输出state的内容,确认其中是否确实存在'jobs'键。如果不存在,需要回溯state的生成过程,找出哪里出了问题。 还有可能是在环境初始化的时候,没有正确设置state的结构。例如,在强化学习的训练过程中,环境返回的state可能缺少必要的字段。这时候需要检查环境初始化的代码,确保正确生成state。 最后,如果用户无法自行解决,建议他们提供生成state的相关代码部分,以便更精确地定位问题所在。</think>这个错误表明在尝试访问`state`字典中的'jobs'键时发生了**KeyError**。以下是逐步排查和解决方案: --- ### 一、错误定位 ```python File "F:\MY\ETDQN-main\embeddingModel.py", line 8, in get_features_of_node for job in state['jobs']: KeyError: 'jobs' ``` 错误发生在`embeddingModel.py`第8行,试图访问`state['jobs']`但该键不存在。 --- ### 二、可能原因分析 1. **`state`字典结构不匹配** 当前`state`对象未按预期格式初始化,缺少关键的`'jobs'`字段。 2. **数据流传递错误** 在`off_train_QNGA`或`main`函数中,传递给`get_features_of_node`的`state`参数来源可能存在问题。 3. **版本兼容性问题** 若代码是从其他项目迁移而来,可能数据结构定义发生变更(如字段重命名)。 --- ### 三、调试步骤 #### 1. 验证`state`结构 在调用`get_features_of_node`前打印`state`的键值: ```python # 在调用 get_features_of_node 前添加: print("State keys:", state.keys()) # 检查是否存在'jobs'键 print("State type:", type(state)) # 确认对象类型是否为字典 ``` #### 2. 检查`state`生成逻辑 回溯代码中`state`的生成位置(通常在环境初始化或状态更新处),确保包含`'jobs'`字段: ```python # 假设在环境初始化代码中应有类似操作: state = { 'jobs': [...], # 作业数据 'machines': [...] # 机器数据 } ``` #### 3. 处理NetworkX图对象 错误日志显示`state`可能被误用为**NetworkX图对象**而非字典: ```python # 错误提示路径包含 networkx.classes.graph.py # 若 state 是图对象,需通过节点属性访问数据: jobs = state.nodes['jobs'] # 根据实际图结构调整访问方式 ``` #### 4. 兼容性处理 添加键存在性检查以增强鲁棒性: ```python # 修改 embeddingModel.py 第8行: if 'jobs' not in state: raise ValueError("State missing 'jobs' key. Current keys: {}".format(state.keys())) for job in state['jobs']: ... ``` --- ### 四、扩展建议 1. **单元测试** 对状态生成函数编写测试用例,验证输出结构是否符合预期。 2. **类型标注** 使用类型提示明确函数接口: ```python from typing import Dict, Any def get_features_of_node(state: Dict[str, Any]): ... ``` 3. **文档对齐** 检查项目文档或注释中关于`state`数据结构的定义,确保代码与文档一致。 --- 请根据实际代码结构选择对应的修复方案。若仍需进一步帮助,请提供`state`生成逻辑的相关代码片段。
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