sentences =list(movie_profile["profile"].values) TypeError: 'function' object is not subscriptable

这个错误通常是因为您尝试对一个函数对象使用了下标操作符[]，而函数对象本身不支持下标操作。

根据您提供的代码，这个错误可能是因为movie_profile["profile"]是一个函数对象，而不是一个可索引的对象（如字典或列表）。您可以检查一下movie_profile["profile"]的类型，看看它是否是您期望的类型。

如果您想要从movie_profile中获取"profile"属性的值列表，您可以使用以下代码：

sentences = [profile for profile in movie_profile.values()]

这将遍历movie_profile中的所有键值对，并将值添加到sentences列表中。请注意，这将返回movie_profile中所有值的列表，而不仅仅是"profile"属性的值列表。如果您只需要"profile"属性的值列表，您可以使用以下代码：

sentences = list(movie_profile.values("profile"))

这将返回movie_profile中"profile"属性的值列表，但前提是movie_profile是一个支持values方法的对象（如字典或类似字典的对象）。

相关问题

sentences = list(movie_profile.values("profile")) AttributeError: 'function' object has no attribute 'values'

这个错误通常是因为您尝试在一个函数对象上调用一个不存在的属性或方法。

根据您提供的代码，这个错误可能是因为movie_profile是一个函数对象，而不是一个支持values方法的对象（如字典或类似字典的对象）。函数对象通常不支持类似字典的方法，因此您不能在函数对象上调用values方法。

如果您想要从movie_profile函数中获取"profile"属性的值列表，您需要查看函数的实现代码，看看它是如何处理"profile"属性的。如果函数返回一个包含"profile"属性值的列表，您可以使用以下代码：

sentences = movie_profile()["profile"]

这将调用movie_profile函数并返回一个包含"profile"属性值的列表。但是，请注意，这仅适用于函数确实返回了一个包含"profile"属性值的列表的情况。

如果函数没有返回这样一个列表，那么您需要根据函数的实现代码来确定如何获取"profile"属性的值列表。

def beam_decode(decoder, decoder_hidden, encoder_outputs, voc, beam_size, max_length=MAX_LENGTH): terminal_sentences, prev_top_sentences, next_top_sentences = [], [], [] prev_top_sentences.append(Sentence(decoder_hidden)) for i in range(max_length): for sentence in prev_top_sentences: decoder_input = torch.LongTensor([[sentence.last_idx]]) decoder_input = decoder_input.to(device) decoder_hidden = sentence.decoder_hidden decoder_output, decoder_hidden, _ = decoder( decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs ) topv, topi = decoder_output.topk(beam_size) term, top = sentence.addTopk(topi, topv, decoder_hidden, beam_size, voc) terminal_sentences.extend(term) next_top_sentences.extend(top) next_top_sentences.sort(key=lambda s: s.avgScore(), reverse=True) prev_top_sentences = next_top_sentences[:beam_size] next_top_sentences = [] terminal_sentences += [sentence.toWordScore(voc) for sentence in prev_top_sentences] terminal_sentences.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) n = min(len(terminal_sentences), 15) return terminal_sentences[:n]

这段代码实现了一个 beam search 解码函数 `beam_decode`，用于在序列到序列模型中生成输出序列。下面是对该函数的解释：

- `beam_decode` 函数接受以下参数：
- `decoder`：解码器模型
- `decoder_hidden`：解码器的初始隐藏状态
- `encoder_outputs`：编码器的输出
- `voc`：词汇表对象，用于将索引转换为单词
- `beam_size`：束搜索的大小，即每个时间步保留的候选序列数
- `max_length`：生成序列的最大长度，默认为预定义的最大长度 `MAX_LENGTH`

- 首先，创建三个列表：`terminal_sentences` 用于存储终止的句子，`prev_top_sentences` 用于存储上一步的候选句子，`next_top_sentences` 用于存储下一步的候选句子。

- 然后，将初始隐藏状态封装在 `Sentence` 对象中，并将其添加到 `prev_top_sentences` 列表中。

- 接下来，使用一个循环来生成序列。在每个时间步中，对于每个候选句子，执行以下操作：
- 创建一个张量 `decoder_input`，将上一步的最后一个索引作为输入。
- 将 `decoder_input` 移动到适当的设备上。
- 使用解码器模型和编码器的输出计算解码器的输出、隐藏状态。
- 从解码器的输出中选择前 `beam_size` 个最高值作为候选词的索引。
- 将候选词、候选分数和隐藏状态添加到 `sentence` 对象中的 `topk` 列表中。

- 在生成完整的序列之后，将终止的句子和前 `beam_size` 个候选句子按照平均分数进行排序。

- 最后，返回前 `n` 个最高分数的句子作为最终生成的序列。

希望以上解释对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。