AttributeError: 'ConvModule' object has no attribute 'weight

### 关于 `AttributeError: 'str' object has no attribute 'copy'` 错误分析 此错误表明代码试图调用字符串对象上的 `.copy()` 方法，而字符串对象本身并不支持该方法。`.copy()` 是一种常见的操作，通常用于复制列表、字典或其他可变数据结构，而不是不可变的对象（如字符串）。因此，当尝试在字符串上调用 `.copy()` 时会引发此类异常。 #### 可能的原因 1. **变量类型混淆**：可能将本应是一个复杂的数据结构（如列表或字典）的变量意外赋值为了字符串。 2. **Yolo 配置文件路径问题**：如果 YOLO 使用的是配置文件路径作为输入参数之一，则可能会因为路径被误解为其他用途而导致这种错误。 3. **模型加载逻辑问题**：某些情况下，模型加载过程中的默认行为可能导致路径字符串被不当处理。 --- ### 解决方案 以下是几种常见情况下的解决方案： #### 情况一：检查变量类型并修正 确保传递给函数的参数确实是预期的数据类型。例如，假设有一个函数期望接收一个列表而非字符串： ```python data = "example_string" if isinstance(data, list): # 确认是否为列表 copied_data = data.copy() else: raise ValueError(f"Expected a list but got {type(data)}") # 抛出更清晰的错误提示 ``` 通过这种方式可以有效防止因类型不匹配引起的错误[^1]。 #### 情况二：验证 YOLO 输入路径设置 对于 YOLO 工具链而言，经常涉及读取图像或者标注文件所在的目录地址。假如这些路径是以字符串形式传入程序内部却遭遇了上述错误，则需重新审视相关部分代码实现细节是否存在隐患。比如下面这段伪代码展示了如何安全地利用 os.path 或 pathlib 库来管理文件系统资源而不触发不必要的属性访问冲突： ```python from pathlib import Path input_path = "C:/Users/文本测试/" if not Path(input_path).exists(): # 正确方式判断路径存在与否 print("Path does not exist.") else: real_path = Path(input_path).resolve() # 获取真实路径 print(real_path) ``` 这里采用标准库提供的功能替代原始字符串直接操作模式从而规避潜在风险[^1]。 #### 情况三：调整模型初始化流程 如果是由于模型实例化阶段产生的副作用导致最终出现了 `'str' object has no attribute 'copy'` 这样的反馈信息的话，那么就需要深入挖掘具体哪一步骤出了差错。以 PyTorch 和 YOLO 结合使用的场景为例，有时开发者习惯性地把预定义好的权重链接当作本地磁盘位置对待进而造成混乱；此时应该区分清楚网络请求获取远程资产还是单纯依赖已下载完成的地方副本两者之间的差异之处[^2][^3]: ```python import torch weights_url = "https://ultralytics.com/models/yolov5s.pt" local_weights_file = "./yolov5s.pt" try: model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=local_weights_file) # 加载本地模型 except Exception as e: if local_weights_file.endswith(".pt"): try: downloaded_weight = torch.utils.model_zoo.load_url(weights_url) # 如果失败则尝试在线拉取最新版 with open(local_weights_file, 'wb') as f: f.write(downloaded_weight.read()) model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=local_weights_file) except Exception as ex: raise RuntimeError("Failed both locally and remotely loading weights.") from ex else: raise TypeError("Invalid weight file format provided.") from None finally: del weights_url, local_weights_file ``` 以上片段不仅解决了可能出现的各种状况还兼顾到了用户体验层面考虑周全[^4]. --- ### 总结 针对 `AttributeError: 'str' object has no attribute 'copy'` 的问题，核心在于确认实际参与运算的目标实体确实具备所需求的能力特性。无论是基础编程技巧方面加强审查力度亦或是框架特定环境下遵循官方文档指导原则都能帮助我们快速定位根源所在继而采取适当措施加以修复。

非常抱歉，最新版的聚宽 SDK 中，`StockValuation` 没有 `is_st` 这一属性了。你可以使用 `get_extras` 函数来获取是否是 ST 股票的信息，具体代码如下： ```python # 导入所需库 import jqdata # 初始化函数，设定基准等等 def initialize(context): # 设定股票池 g.stocks = get_stock_pool() # 设置手续费与滑点 set_commission(slippage=Slippage(), commission=Commission()) # 定义股票池函数 def get_stock_pool(): # 获取所有A股股票 stocks = list(get_all_securities(['stock']).index) # 过滤掉ST股票和上市时间不足一年的股票 q = query( valuation.code ).filter( valuation.code.in_(stocks), # 上市时间超过一年 valuation.list_date < (context.current_dt - datetime.timedelta(days=365)) ) df = get_fundamentals(q) # 获取是否是ST股票的信息 is_st = get_extras('is_st', df.index, count=1, start_date=context.current_dt) is_st = is_st.iloc[0] # 过滤掉ST股票 stocks = [s for s in df.index if not is_st[s]] # 返回剩余股票 return stocks # 定义选择股票函数 def select_stocks(context): # 获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票 q = query( valuation.code ).filter( valuation.code.in_(g.stocks), # 当日集合竞价涨跌幅前50% valuation.change_pct > 0 ).order_by( valuation.change_pct.desc() ).limit( len(g.stocks) // 2 ) stocks = [s for s in get_fundamentals(q).iloc[:,0]] # 返回选出的股票 return stocks # 定义调仓函数 def rebalance(context): # 清空现有持仓 for stock in context.portfolio.positions: order_target(stock, 0) # 选择新的股票 stocks = select_stocks(context) # 平均分配资金买入选中的股票 if stocks: weight = 1.0 / len(stocks) for stock in stocks: order_target_percent(stock, weight) ``` 这个示例代码中，我们使用了 `get_extras` 函数来获取是否是 ST 股票的信息，过滤掉了 ST 股票。然后，在 `initialize()` 函数中，我们调用了 `get_stock_pool()` 函数来设定股票池。接着，在 `select_stocks()` 函数中，我们获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票，作为选股结果。最后，在 `rebalance()` 函数中，我们清空现有持仓，然后买入选中的股票，让资金平均分配到每个股票的头寸上。