keyword_dict = keywords.to_dict() ^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'dict' object has no attribute 'to_dict'
时间: 2023-08-04 22:06:03 浏览: 44
非常抱歉,我之前给出的回答有误。对于一个字典对象,不需要再使用`to_dict()`方法进行转换。字典已经是一种键值对的数据结构,可以直接使用。
在你的代码中,`keywords`已经是一个字典对象,所以不需要再调用`to_dict()`方法。你可以直接使用`keywords`来访问字典数据。
以下是修改后的示例代码:
```python
keywords = result['关键词'].astype(str)
keywords = {k: v.encode('utf-8').decode('utf-8') for k, v in keywords.items()}
print(keywords)
```
这将会输出一个包含编码和解码后的关键词的字典。
对于字符串的编码和解码,你可以使用`.encode('utf-8')`进行编码,然后使用`.decode('utf-8')`进行解码。请确保你的字符串包含有效的UTF-8编码字符。
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history_dict = history.history history_dict.keys()
根据提供的引用内容,`history_dict`是一个字典,其中包含了训练模型时的历史记录。`history_dict.keys()`可以用来获取这个字典的所有键值。下面是一个示例代码:
```python
history_dict = history.history
keys = history_dict.keys()
print(keys) # 输出:dict_keys(['loss', 'accuracy'])
```
这段代码将打印出`history_dict`字典的所有键值,即`['loss', 'accuracy']`。
给下列代码加注释: def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]
```python
def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
total_num_proc = sum(list_num_proc)
# merged_state_dict = dict()
dict_keys = list_state_dict[0].keys()
# Check if all state dicts have the same keys
for state_dict in list_state_dict[1:]:
assert state_dict.keys() == dict_keys
# accumulate extra sgrad and remove from state_dict
if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
prefix = "extra."
for state_dict in list_state_dict:
del_list = []
for key, param in state_dict.items():
# Check if the key starts with 'extra.'
if key[:len(prefix)] == prefix:
# Get the corresponding sgrad key
sgrad_key = key[len(prefix):]
# Create a mask of zeroes
mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
# Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)
# Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
# Add the key to the delete list
del_list.append(key)
# Remove the keys from the state_dict
for del_key in del_list:
del state_dict[del_key]
```
这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法,主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释:
- `total_num_proc`:所有进程数的总和。
- `dict_keys`:状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次,则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`:额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典,遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头,则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量,并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。