Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test3match.py", line 56, in <module> weight.append(param.numpy()) AttributeError: 'int' object has no attribute 'numpy'
时间: 2024-03-02 12:50:18 浏览: 146
这个错误消息表明，在尝试将参数转换为numpy数组时，出现了一个'int'对象没有'numpy'属性的错误。这个错误通常意味着你正在尝试将一个整数（int）对象转换为numpy数组，这是不可能的。
在这种情况下，你可以使用torch.tensor()函数将int类型的参数转换为tensor，如下所示：
```
weights = torch.load('weights.pth')
weight = []
for name, param in weights.items():
weight.append(torch.tensor(param).numpy())
weight = np.array(weight)
weight = torch.from_numpy(weight).permute(1, 0, 2, 3).contiguous()
```
这将首先使用torch.tensor()将整数参数转换为tensor，然后使用numpy()函数将其转换为numpy数组。这样就可以避免出现'int'对象没有'numpy'属性的错误了。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test3match.py", line 57, in <module> weight.append(torch.tensor(param).numpy()) RuntimeError: Could not infer dtype of collections.OrderedDict
这个错误消息表明无法推断collections.OrderedDict的dtype（数据类型）。这通常是由于torch.load()函数读取的权重不兼容所导致的。你可以尝试指定map_location参数为cpu，如下所示：
```
weights = torch.load('weights.pth', map_location=torch.device('cpu'))
weight = []
for name, param in weights.items():
weight.append(torch.tensor(param).numpy())
weight = np.array(weight)
weight = torch.from_numpy(weight).permute(1, 0, 2, 3).contiguous()
```
这将使用cpu作为映射位置，强制读取权重时使用cpu。如果你的权重是在GPU上训练的，而你尝试在没有GPU的机器上运行脚本，则需要使用此参数。这样就可以避免出现RuntimeError: Could not infer dtype of collections.OrderedDict错误了。
Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test3match.py", line 58, in <module> weight = weight.permute(1, 0, 2, 3).contiguous() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'permute'
这个错误提示表明 `weight` 对象是一个 `collections.OrderedDict` 类型，而 `permute` 方法是 pytorch 的 tensor 对象的方法，因此不能直接对 `weight` 进行 `permute` 操作。
可能的原因是你在代码中使用了一个 `collections.OrderedDict` 类型的对象 `weight`，但是你之前的代码中没有将其转换为 pytorch 的 tensor 对象。你需要检查代码，找到对 `weight` 对象赋值的地方，并确保将其转换为 pytorch 的 tensor 对象。
如果你确定 `weight` 对象已经是一个 pytorch 的 tensor 对象，那么可能是因为之前的操作导致了 `weight` 对象的类型发生了变化。在这种情况下，你可以尝试使用 `tensor.detach().clone()` 方法创建一个新的 tensor 对象，并对其进行 `permute` 操作。例如：
```
weight = weight.detach().clone().permute(1, 0, 2, 3).contiguous()
```
这样可以避免直接修改 `weight` 对象的类型，而是创建一个新的 tensor 对象进行修改。
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') ~~~~~^^^ IndexError: tuple index out of range
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轻便实用的Java库类查询工具介绍
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2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。
3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。
4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。
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<think>首先，用户的问题是：“MATLAB整段注释快捷键”，意思是“MATLAB整段注释快捷键”。我需要用中文回答。
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- “§§相关问题§§”必须完整输出在第一行，禁止换行分散。
- 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。
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在MATLAB中：
- 注释选中的行：Ctrl + R
-
Eclipse Jad反编译插件：提升.class文件查看便捷性
反编译插件for Eclipse是一个专门设计用于在Eclipse集成开发环境中进行Java反编译的工具。通过此类插件，开发者可以在不直接访问源代码的情况下查看Java编译后的.class文件的源代码，这在开发、维护和学习使用Java技术的过程中具有重要的作用。
首先，我们需要了解Eclipse是一个跨平台的开源集成开发环境，主要用来开发Java应用程序，但也支持其他诸如C、C++、PHP等多种语言的开发。Eclipse通过安装不同的插件来扩展其功能。这些插件可以由社区开发或者官方提供，而jadclipse就是这样一个社区开发的插件，它利用jad.exe这个第三方命令行工具来实现反编译功能。
jad.exe是一个反编译Java字节码的命令行工具，它可以将Java编译后的.class文件还原成一个接近原始Java源代码的格式。这个工具非常受欢迎，原因在于其反编译速度快，并且能够生成相对清晰的Java代码。由于它是一个独立的命令行工具，直接使用命令行可以提供较强的灵活性，但是对于一些不熟悉命令行操作的用户来说，集成到Eclipse开发环境中将会极大提高开发效率。
使用jadclipse插件可以很方便地在Eclipse中打开任何.class文件，并且将反编译的结果显示在编辑器中。用户可以在查看反编译的源代码的同时，进行阅读、调试和学习。这样不仅可以帮助开发者快速理解第三方库的工作机制，还能在遇到.class文件丢失源代码时进行紧急修复工作。
对于Eclipse用户来说，安装jadclipse插件相当简单。一般步骤包括：
1. 下载并解压jadclipse插件的压缩包。
2. 在Eclipse中打开“Help”菜单，选择“Install New Software”。
3. 点击“Add”按钮，输入插件更新地址（通常是jadclipse的更新站点URL）。
4. 选择相应的插件（通常名为“JadClipse”），然后进行安装。
5. 安装完成后重启Eclipse，插件开始工作。
一旦插件安装好之后，用户只需在Eclipse中双击.class文件，或者右键点击文件并选择“Open With Jadclipse”，就能看到对应的Java源代码。如果出现反编译不准确或失败的情况，用户还可以直接在Eclipse中配置jad.exe的路径，或者调整jadclipse的高级设置来优化反编译效果。
需要指出的是，使用反编译工具虽然方便，但要注意反编译行为可能涉及到版权问题。在大多数国家和地区，反编译软件代码属于合法行为，但仅限于学习、研究、安全测试或兼容性开发等目的。如果用户意图通过反编译获取商业机密或进行非法复制，则可能违反相关法律法规。
总的来说，反编译插件for Eclipse是一个强大的工具，它极大地简化了Java反编译流程，提高了开发效率，使得开发者在没有源代码的情况下也能有效地维护和学习Java程序。但开发者在使用此类工具时应遵守法律与道德规范，避免不当使用。