小编Gui*_*ine的帖子

当我尝试使用以下代码加载它们时，我训练了两个模型以将它们组合起来：

  from tensorflow.keras.models import load_model
  models=[]
  modelTemp=load_model('models/full.h5')
  modelTemp.name = "inception1"
  models.append(modelTemp)

发生错误：

  AttributeError: Can't set the attribute "name", likely because it conflicts with an existing read-only @property of the object. Please choose a different name.

完整的错误信息：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py in __setattr__(self, name, value)
   1968       try:
-> 1969         super(tracking.AutoTrackable, self).__setattr__(name, value)
   1970       except AttributeError:

AttributeError: can't set attribute

During handling of the above exception, another exception occurred:

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
2 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py …

我有一个源表如下：

我想得到以下结果：

源表说明：

该表包含特定日期的请求及其相关任务，每个请求可以有多个任务，并且这些任务可以发生多次，我用不同的颜色标记了每个请求及其相关任务

例如，蓝色的请求 = 'NC2' 有 3 个任务：

1. 任务 1 随着时间的推移发生了 3 次。
2. 任务 2 随着时间的推移发生了 2 次。
3. 任务 3 随着时间的推移发生 1 次。

结果表说明：

分数表示每个请求基于发生时间的任务数。

例如，蓝色的请求 = 'NC2' 有 3 个任务：

分数栏：

任务1：第一次发生在 1/5/2022，然后发生在 1/7/2022，最后发生在 1/9/2022“对于相同的请求号”

，如黄色标记，任务二也是如此，仅在 1/6/2022 和 1/8/2022 发生两次，任务 3 也如此。

您可以看到分数列包含任务的分数，基于特定请求编号随时间的推移任务的发生情况。

状态栏：

对于状态，它显示特定请求的任务的第一次和最后一次出现，并且它忽略中间的任务1（标记为红色），它不是第一次出现，也不是最后一次出现，因此被忽略。

我能够实现的目标：

通过下面的查询，我可以获得 SCORE 列：

select RequestNumber, Task, StartDate, row_number() over(partition by RequestNumber, TaskName 
order by START_DATE) as score
from [SOURCE_TABLE] order by RequestNumber, START_DATE

对于状态我迷失了，我无法解决它，可能我在盒子里思考，所以欢迎任何建议。