TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[99], line 24 21 b = sum_slice / 103 22 preds_valid.append(b) ---> 24 rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2))) TypeError: list indices must be integers or slices, not str错误怎么解决
时间: 2024-02-07 09:02:28 浏览: 19
这个错误是因为你试图将一个列表 preds_valid 与一个 Pandas 数据框 valid['close'] 进行操作,导致出现了 TypeError 错误。你需要将 preds_valid 转换为 NumPy 数组或 Pandas 数据框,以便与 valid['close'] 进行操作。以下是两种解决方法:
1. 将 preds_valid 转换为 NumPy 数组:
```python
import numpy as np
# 将 preds_valid 转换为 NumPy 数组
preds_valid = np.array(preds_valid)
# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((valid['close'].values - preds_valid), 2)))
```
2. 将 valid['close'] 转换为列表:
```python
# 将 valid['close'] 转换为列表
close_list = valid['close'].tolist()
# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(close_list) - preds_valid), 2)))
```
以上两种方法都可以解决 TypeError 错误。
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TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[98], line 23 20 b = sum_slice / 103 21 preds_valid.append(b) ---> 23 rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2))) TypeError: list indices must be integers or slices, not str错误怎么解决
这个错误是由于你试图用一个列表 preds_valid 的整个内容来计算平均值,这是不正确的,因为你应该对每个预测值进行计算。你可以修改代码,使用循环对每个预测值进行计算,或者将 preds_valid 转换为 NumPy 数组,然后进行计算。以下是第二种方法的示例代码:
```python
import numpy as np
# 将 preds_valid 转换为 NumPy 数组
preds_valid = np.array(preds_valid)
# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close']) - preds_valid), 2)))
```
这将把 preds_valid 转换为 NumPy 数组,然后使用该数组进行计算,这样就避免了 TypeError 错误。
typeerror traceback (most recent call last) cell in[10], line 2 1 inputs, ou
tputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="tf")
TypeError: 'module' object is not callable
这个错误可能是因为你没有正确导入 tokenizer。请确保你已经正确地安装了 tokenizer 并已经将其导入到代码中。你可以像这样导入 tokenizer:
```
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
```
请确保将 "model_name" 替换为您正在使用的模型的名称。