小编Jan*_*isl的帖子

我正在尝试开始使用 Tensorflow 2.0 Object Detection API。我按照官方教程完成了安装，并通过了所有测试。但是，当我尝试运行主模块时，我不断收到我不明白的错误消息。这是我运行它的方式：

python model_main_tf2.py --model_dir=ssd_resnet50_v1_fpn_640x640_coco17_tpu-8 --pipeline_config_path=ssd_resnet50_v1_fpn_640x640_coco17_tpu-8/pipeline.config

这是错误消息的开头：

Traceback (most recent call last):
  File "model_main_tf2.py", line 113, in <module>
    tf.compat.v1.app.run()
  File "/home/hd/hd_hd/hd_rs239/.conda/envs/jan_tf2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 40, in run
    _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef)
  File "/home/hd/hd_hd/hd_rs239/.conda/envs/jan_tf2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 299, in run
    _run_main(main, args)
  File "/home/hd/hd_hd/hd_rs239/.conda/envs/jan_tf2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 250, in _run_main
    sys.exit(main(argv))
  File "model_main_tf2.py", line 110, in main
    record_summaries=FLAGS.record_summaries)
  File "/home/hd/hd_hd/hd_rs239/.conda/envs/jan_tf2/lib/python3.7/site-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 569, in train_loop
    unpad_groundtruth_tensors)
  File "/home/hd/hd_hd/hd_rs239/.conda/envs/jan_tf2/lib/python3.7/site-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 383, in load_fine_tune_checkpoint
    ckpt.restore(checkpoint_path).assert_existing_objects_matched()
  File "/home/hd/hd_hd/hd_rs239/.conda/envs/jan_tf2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/tracking/util.py", line 791, in assert_existing_objects_matched
    (list(unused_python_objects),)) …

我想在SQLAlchemy中执行“如果不存在则创建模式”查询。有没有比这更好的方法：

    engine = sqlalchemy.create_engine(connstr)

    schema_name = config.get_config_value('db', 'schema_name')

    #Create schema; if it already exists, skip this
    try:
        engine.execute(CreateSchema(schema_name))
    except sqlalchemy.exc.ProgrammingError:
        pass

我正在使用Python 3.5。

我最近开始在一家使用Elasticsearch的公司工作.虽然它的大部分概念与关系数据库有些相似,而且我能够理解它们,但我仍然不太了解别名的概念.

我在这里没有找到任何这样的问题,Elasticsearch网站上提供的信息也没有多大帮助.

有人可以解释别名是什么,理想情况下包括需要它们的情况的例子吗？

我是 PyTorch 的新手，所以请原谅我的愚蠢问题。

我在 Encoder 对象的 init 中定义了一个 nn.Sequential，如下所示：

self.list_of_blocks = [EncoderBlock(n_features, n_heads, n_hidden, dropout) for _ in range(n_blocks)]
self.blocks = nn.Sequential(*self.list_of_blocks)

EncoderBlock 的前向看起来像这样

def forward(self, x, mask):

在我的编码器的forward()中，我尝试执行以下操作：

z0 = self.blocks(z0, mask)

我希望 nn.Sequential 将这两个参数传递给各个块。

但是，我得到

TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

当我尝试时：

z0 = self.blocks(z0)

我得到（可以理解）：

TypeError: forward() takes 2 positional arguments but only 1 was given

当我不使用 nn.Sequential 并仅执行一个又一个 EncoderBlock 时，它会起作用：

for i in range(self.n_blocks):
     z0 = self.list_of_blocks[i](z0, mask)

问题：我做错了什么以及在这种情况下如何正确使用 nn.Sequential？