save_path = r'saved_model/' + dataset输出为 saved_model/actor\23-09-2024_10:09:41，修改错误

当你设置 `save_path` 变量时，使用了字符串拼接的方式，其中包含了 'saved_model/' 和当前日期时间信息，例如 'actor_23-09-2024_10:09:41'。在这个例子中，`dataset` 可能是用于标识模型类别的一部分，但它通常不会直接插入到文件路径中作为文件名的一部分。

所以，正确的输出应该是将 "actor"（或者其他表示模型类型的字符串）与特定日期时间戳组合，形成类似于这样的路径：

saved_model/actor_23-2024_10:09:41/

如果 `dataset` 实际上包含有斜杠或其他特殊字符，你需要做适当的转义处理。比如，如果你的 `dataset` 是 "my_dataset"，完整的拼接应该是：

save_path = r'saved_model/' + 'actor' + dataset.replace('/', '_') + '_' + timestamp

这里假设 `timestamp` 是一个格式化的日期时间字符串，如 `_2024_10_09_10_09_41`。注意，我用下划线 `_` 替换了斜杠 `/` 以避免路径语法冲突。

相关问题

self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' self.save_all_path = dataset + '/saved_dict/models/' + self.model_name + '.ckpt'

这段代码看起来是在定义保存模型的路径。`self.save_path` 表示保存模型参数的路径，`self.model_name` 可能是模型的名称，`dataset` 可能是数据集的路径。所以这行代码的作用是将保存模型的路径设置为 `dataset` 目录下的 `saved_dict` 子目录中，并以模型的名称为文件名，保存模型参数。

而 `self.save_all_path` 则是将整个模型（包括模型参数和优化器状态等）保存到 `dataset` 目录下的 `saved_dict/models` 子目录中，同样以模型名称为文件名。这个保存模型的方式通常用于模型的恢复和继续训练。

class Config(object): """配置参数""" def __init__(self, dataset, embedding): self.model_name = 'Transformer' self.train_path = dataset + '/data/train.txt' # 训练集 self.dev_path = dataset + '/data/dev.txt' # 验证集 self.test_path = dataset + '/data/test.txt' # 测试集 self.class_list = [x.strip() for x in open( dataset + '/data/class.txt', encoding='utf-8').readlines()] # 类别名单 self.vocab_path = dataset + '/data/vocab.pkl' # 词表 self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' # 模型训练结果 self.log_path = dataset + '/log/' + self.model_name self.embedding_pretrained = torch.tensor( np.load(dataset + '/data/' + embedding)["embeddings"].astype('float32'))\ if embedding != 'random' else None # 预训练词向量 self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备

这是一个Python类，用于存储Transformer模型的参数配置。其中包括模型名称、训练集、验证集、测试集、类别名单、词表、模型保存路径、日志路径、预训练词向量和设备等参数。具体解释如下：

- model_name: 模型名称，这里设为Transformer。
- train_path: 训练集数据文件路径。
- dev_path: 验证集数据文件路径。
- test_path: 测试集数据文件路径。
- class_list: 类别名单，从数据集中读取，用于表示文本分类的类别。
- vocab_path: 词表文件路径，用于存储文本中出现的所有单词。
- save_path: 模型训练结果保存路径，用于存储训练好的模型参数。
- log_path: 日志路径，用于记录模型训练过程中的日志信息。
- embedding_pretrained: 预训练的词向量，可以使用预训练好的词向量来初始化模型的词嵌入层，提高模型性能。
- device: 设备，可以选择在GPU或CPU上运行模型。如果GPU可用，则使用GPU，否则使用CPU。