def preprocess_nmt(text): """预处理“英语-汉语”数据集""" new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] text = preprocess_nmt(raw_text) print(text[:80]) 这段代码报这个错误 name 'lines' is not defined,怎样解决

时间: 2024-03-01 10:52:49 浏览: 193
这个错误是因为在 `preprocess_nmt` 函数中没有定义 `lines` 变量,但是在代码中却试图使用它。 如果你想要在 `preprocess_nmt` 函数中使用 `lines` 变量,你需要将它作为函数的一个参数传递进去。修改后的代码如下: ``` import re def preprocess_nmt(text, lines): """预处理“英语-汉语”数据集""" new_lines = [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] return new_lines lines = ["Hello, World!", "How are you?"] text = preprocess_nmt(raw_text, lines) print(text[:80]) ``` 在这个例子中,我们将 `lines` 变量作为参数传递给了 `preprocess_nmt` 函数,并在函数中使用它进行字符串的预处理。最后,我们在代码的最后一行打印输出了处理后的字符串列表的前80个字符。 你需要将上述代码中的 `lines` 变量替换为你自己的数据,这样代码才能正常运行。
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d2l.DATA_HUB['cmn-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'cmn-eng.zip', '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5') #@save def read_data_nmt(): """载入中文-英文数据集""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines raw_text = read_data_nmt() raw_text[:20] def preprocess_nmt(text): """预处理“英语-汉语”数据集""" new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] text = preprocess_nmt(raw_text) print(text[:80]) 报这个错NameError Traceback (most recent call last) Cell In[52], line 6 3 """预处理“英语-汉语”数据集""" 4 new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] ----> 6 text = preprocess_nmt(raw_text) 7 print(text[:80]) Cell In[52], line 4, in preprocess_nmt(text) 2 def preprocess_nmt(text): 3 """预处理“英语-汉语”数据集""" ----> 4 new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] NameError: name 'lines' is not defined 怎验解决

在preprocess_nmt函数中,你使用了名为"lines"的变量,但是该变量未在preprocess_nmt函数中定义。你需要将函数参数text改为lines或者在函数中使用正确的变量名称。修改后的代码如下: ```python import re import d2lzh as d2l d2l.DATA_HUB['cmn-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'cmn-eng.zip', '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5') def read_data_nmt(): """载入中文-英文数据集""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines def preprocess_nmt(lines): """预处理“英语-汉语”数据集""" new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] return new_lines raw_text = read_data_nmt() text = preprocess_nmt(raw_text) print(text[:20]) ``` 运行该代码后,应该可以正确输出预处理后的英语-汉语数据集的前20行。

def preprocess_nmt(text): """预处理“英语-汉语”数据集""" new_lines = [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] text = preprocess_nmt(raw_text)# print(text[:80])这段代码报这个错误NameError: name 'raw_text' is not defined

这个错误通常是因为你没有定义变量 raw_text,但是在代码中却使用了这个变量。请检查一下你的代码,看看是否已经定义了变量 raw_text。如果没有定义,请定义这个变量并给它赋值,例如: ``` raw_text = "This is a raw text for testing purposes." ``` 如果已经定义了变量 raw_text,那么请检查一下变量名是否拼写正确,是否在正确的位置使用了它。如果你仍然无法解决问题,请提供更多的代码和错误信息,我会尽力帮助你解决问题。
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import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

优化代码import numpy as np from PIL import Image from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import os import matplotlib.pyplot as plt # 定义图像文件夹路径和类别 cat_path = "cats/" dog_path = "dogs/" cat_label = 0 dog_label = 1 # 定义图像预处理函数 def preprocess_image(file_path): # 读取图像并转换为灰度图像 img = Image.open(file_path).convert('L') # 调整图像尺寸 img = img.resize((100, 100)) # 将图像转换为 Numpy 数组 img_array = np.array(img) # 将二维数组展平为一维数组 img_array = img_array.reshape(-1) return img_array # 读取猫和狗的图像并转换成 Numpy 数组 X = [] y = [] for file_name in os.listdir(cat_path): file_path = os.path.join(cat_path, file_name) img_array = preprocess_image(file_path) X.append(img_array) y.append(cat_label) for file_name in os.listdir(dog_path): file_path = os.path.join(dog_path, file_name) img_array = preprocess_image(file_path) X.append(img_array) y.append(dog_label) X = np.array(X) y = np.array(y) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练 SVM 分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算测试集上的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("Accuracy:", accuracy) # 显示测试集中的前 16 张图像和它们的预测结果 fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8)) for i, ax in enumerate(axes.flat): # 显示图像 ax.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray') # 显示预测结果和标签 if y_pred[i] == 0: ax.set_xlabel("Cat") else: ax.set_xlabel("Dog") ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) plt.show()

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