Training_data_Name = 'traindata0-255.mat' f = h5py.File('./DataSets/%s' % Training_data_Name, 'r') Training_data = f['inputs'][:] Training_lable = Training_data

这段代码主要用于读取一个名为 "traindata0-255.mat" 的文件，该文件应该在 "./DataSets/" 目录下。代码使用 h5py 库打开该文件，并读取其中的 "inputs" 数据集和 "Training_data" 标签。然后，将读取到的 "inputs" 数据赋值给 Training_data 变量，同时将 Training_data 变量的值赋给 Training_lable 变量。这段代码的目的是加载训练数据和标签，以便进行机器学习模型的训练。

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import tensorflow as tf import autokeras as ak # ## Titanic data downloaded with csv files# # ### Download training and testing csv files # In[ ]: import tensorflow as tf import pandas as pd TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv" TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv" train_file_path = tf.keras.utils.get_file("train.csv", TRAIN_DATA_URL) test_file_path = tf.keras.utils.get_file("eval.csv", TEST_DATA_URL) import autokeras as ak # Initialize the structured data classifier. clf = ak.StructuredDataClassifier(max_trials=10) # Try 10 different pipelines. # Feed the structured data classifier with training data. clf.fit( # The path to the train.csv file. x=train_file_path, # The name of the label column. y="survived",epochs=100, verbose=2 ) 以上程序出现错误，tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte

这个错误可能是由于你下载的CSV文件包含了无效的字符导致的。"UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte" 意味着在文件的第186个位置出现了一个无效的续字符。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
1. 检查你下载的CSV文件是否正确。尝试重新下载文件，确保下载的文件没有损坏。
2. 尝试使用其他编码格式打开CSV文件，如utf-16或latin-1。你可以尝试修改代码中的文件读取部分，指定所需的编码格式。
3. 检查CSV文件中是否包含特殊字符或不支持的字符。如果有，可以尝试删除或替换这些字符。

如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试手动打开CSV文件，并检查文件中的第186个位置是否包含了无效字符。如果能够确定无效字符的位置，可以尝试手动删除或替换它。

希望这些方法能够帮助你解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多关于错误信息和代码的详细信息，以便我能够更好地帮助你。