我正在尝试在React中使用静态类。但是,在本地运行Webpack服务器时,我一直收到以下错误:Uncaught TypeError: _util_stageHelper__WEBPACK_IMPORTED_MODULE_3__.getStageName is not a function。我已经将其追溯到代码中的循环依赖。
下面是我的代码结构:
// util/stageHelper.js
import {StageConfiguration} from '../config/StageConfiguration'
export class StageEligibility
我正在学着和费莱一起工作。我偶然发现:
xt = tensor(3.).requires_grad_()
xt
[out1]: tensor(3., requires_grad=True)
我想知道requires_grad_()是从哪里来的,也就是说,它是来自fastai,还是与pytorch相关。所以我想:
requires_grad_.__module__
[out2]: NameError: name 'require_grad_' is not defined
我做错了什么?我遗漏了什么?
我在PyTorch是个新手,所以请原谅我的无知。我正在尝试使用PyTorch创建我自己的CNN。问题是,我的完全连接层(即LazyLinear函数)没有显示任何可学习的参数,而且网络显然没有学习任何东西。
import torch
from torch import nn
import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning.core.decorators import auto_move_data
class ThreeConvLayer(pl.LightningModule):
def __init__(self, num_cla
简而言之,我需要用从文件中获得的一些值来初始化一个常量静态成员,从而使它对于从它派生的每个对象都是相同的。
所以假设我有一个程序-
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <string>
class A
{
public:
static const int VAL1;
static const int VAL2;
};
int F(const std::string);
const int A::VAL1 = F("1.txt");
const int A::VAL2 = F(&
我想使用对象初始化的初始化器列表来简化对象管理,但问题是对象之间相互引用。
//B::B(A &a) //The only available constructor for B
class AB
{
A m_a;
B m_b;
AB()
: m_a()
, m_b(m_a)
...
};
这是标准允许的吗?据我所知,应该是,假设类中的成员声明是A,然后是B,初始化列表中的顺序并不重要,因为它们将根据它们在类中的物理顺序进行初始化。
我混淆了Static在VB.NET中的实现,在C#中,我们可以创建静态类和静态方法来为我们的应用程序编写实用方法。
现在,VB.NET允许我们创建Module来代替静态类。如果我们在模块中创建一个方法,默认情况下它会变成静态的。但在我的应用程序中,我编写了以下代码:
Public Class Utility
Public Shared Function GetValue() As String
// My code
End Function
End Class
通过编写代码,我可以以Utility.GetValue()的形式访问实用程序方法。因为这不是一个静态类,
我在独立部署模式下运行一个Flink作业,该作业使用Java来加载pytorch模型。模型成功加载,我可以通过Flink Rest取消作业。但是,当我再次启动flink作业的时候,它会抛出,
UnsatisfiedLink Error:<pytorch>.so already loaded in another classloader
它需要重新启动独立部署才能再次加载。是否可以在关闭作业请求的同时关闭进程,以便在不重新启动的情况下再次加载?
我正在建立PyTorch从源头上的数据自动化系统遵循。
uname -a: Linux ares 5.8.0-59-generic #66~20.04.1-Ubuntu SMP Thu Jun 17 11:14:10 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
cuda version: 11.1
当我运行python setup.py install时,会得到以下错误:
/home/angus/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.cpp: In member function ‘bool torch::jit::Node::hasSi
我有以下结构,在@FetchRequest中,我在谓词var 'nomAcuariL‘中得到一个错误,我不知道如何解决这个错误,我如何初始化该属性? 错误: enter image description here import SwiftUI
struct Llist: View {
var nomAcuariL : String
var parametres : Parametres
@Environment(\.managedObjectContext) var moc
Pytorch代码给出了一个丢失位置参数的错误,而我已经将x作为输入参数。
代码:
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.hidden = nn.Linear(8, 5)
self.output = nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = 2*F.sig
考虑以下代码段:
class A{ /* assume static and non static block are here */ }
class B extends A{ /* assume static and non static block are here */ }
在主要方法上,
new B();
因此初始化的顺序是:
A类的静态成员初始化
B类的静态成员初始化
A类的非静态成员初始化
然后在构造函数A中执行代码
B类的非静态成员初始化
然后在构造函数B中执行代码
现在看看这个代码段,
class A{
A(){
thi
有人能给我解释下为什么不编译吗?我不知道为什么编译器认为我是在调用复制构造函数。
struct test {
const int index;
private:
test(const test&) = delete; // comment out this line and voila.
};
int main(int argc, char** argv) {
test arg{1};
return arg.index;
}
GCC在这条信息上失败了(在中可以复制)
main.cpp: In function ‘int main(int, char**)’:
mai
我正在尝试在flask应用程序中提供pytorch模型。当我之前在一台jupyter笔记本上运行这段代码时,它是工作的,但现在我在一个虚拟环境中运行它,显然它不能获取属性'Net‘,尽管类定义就在那里。所有其他类似的问题都告诉我在同一脚本中添加已保存模型的类定义。但它仍然不起作用。torch版本是1.0.1 (保存的模型和virtualenv都是在这里训练的),我做错了什么?这是我的代码。
import os
import numpy as np
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
import tor
这就是我要说的关系:
struct A{
int i = 1;
};
struct B{
union{A a;};
};
void main(){
B b;
};
在这个星座中,我的编译器(vs2015)抱怨删除了B B::B(void)的默认构造函数,注意编译器生成了B::B:
../test.cpp(155): error C2280: "B::B(void)" : Es wurde versucht, auf eine gelöschte Funktion zu verweisen
../test.cpp(152): note: Compile
在隐式删除复制/移动构造函数的情况下,有一条规则:
隐式声明的复制/移动构造函数是其类的内联公共成员。如果X有以下情况,则类X的默认复制/移动构造函数定义为已删除(8.4.3):
..。
-从默认构造函数中删除或不可访问的具有析构函数的类型的任何直接或虚拟基类或非静态数据成员,或
..。
因为我找不到反映规则的例子,所以我不清楚。考虑以下代码:
struct A
{
~A() = delete;
};
struct B : A
{
A a;
B(){ }; //error error: attempt to use a deleted function B()
在给定文件中,如果我有,
struct A { static int a; };
struct B { static int b; };
int A::a;
int B::b;
然后,我总是可以期待在B::b之前初始化A::a。现在对于相同的文件,以template为例,
template<typename T>
struct X { static T t; };
template<typename T>
T X<T>::t;
假设X是用A和B实例化的,并且它的static成员在代码中的某个地方被任意使用,如,X<A>::t和X<B>
下面的代码可以工作: import torch
import pytorch_lightning as torchl
import pytorch_forecasting as torchf
from pytorch_forecasting.data.examples import get_stallion_data
x = torchf.data.examples.get_stallion_data()
print(x) 但是,如果我删除第四行,我会得到一个错误: AttributeError: module 'pytorch_forecasting.data' ha