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TypeError(‘在使用include()的情况下,视图必须是可调用的或列表/元组。’)

TypeError(‘在使用include()的情况下,视图必须是可调用的或列表/元组。’)是Python编程语言中的一个错误类型,表示在使用include()函数时,视图必须是可调用的(即函数或类)或列表/元组。

在Python中,include()函数是用于将其他URL配置包含到当前URL配置中的函数。它通常用于在Django框架中创建可重用的URL模式。

当出现TypeError(‘在使用include()的情况下,视图必须是可调用的或列表/元组。’)错误时,可能是因为在include()函数中传递了一个不可调用的视图,或者传递了一个不是列表或元组的参数。

为了解决这个错误,可以采取以下步骤:

  1. 确保传递给include()函数的视图是可调用的,即函数或类。如果视图是函数,确保函数名后面没有括号,例如:include('myapp.views.my_view')。
  2. 如果视图是类,则需要在类名后面添加.as_view(),例如:include('myapp.views.MyView.as_view()')。
  3. 确保传递给include()函数的参数是列表或元组。如果只有一个URL模式需要包含,可以将其放入列表或元组中,例如:include('myapp.urls')。

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tf.while_loop

cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量,返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表,它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外,主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用,而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起,创建一个图形流,该流重复body,直到cond返回false。为了保证正确性,tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状,它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容,则会引发错误。例如,[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用,而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定),假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量,如果形状在迭代之间发生变化,则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:

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