如何用spyder作出以下题目(1) 创建空字典dic_stu. (2) 由用户依次输入多名同学的姓名和年龄，存入字典dic_stu。 (3) 输出dic_stu中的内容。

以下是使用Spyder实现该题目的代码：

# 创建空字典dic_stu
dic_stu = {}

# 由用户依次输入多名同学的姓名和年龄，存入字典dic_stu
while True:
    name = input("请输入同学的姓名：")
    if not name:
        break
    age = input("请输入同学的年龄：")
    dic_stu[name] = age

# 输出dic_stu中的内容
print(dic_stu)

这段代码可以实现创建一个空字典dic_stu，然后通过循环让用户输入多名同学的姓名和年龄，并将其存入字典中。最后，输出字典dic_stu中的内容。

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Syntax error in F:\python\spyder\hello_world.py File "F:\python\spyder\hello_world.py", line 9 pyinstaller hello_world.py ^ SyntaxError: invalid syntax

这是一个语法错误，它指出了文件 "F:\python\spyder\hello_world.py" 第9行存在问题。具体来说是使用了pyinstaller命令时缺少了必要的参数。建议检查代码并确保使用正确的语法。

(64849, 21) (64849, 1) trainX Y shape is: (64599, 48, 21) (64599, 60, 21) (64599, 1) Traceback (most recent call last): File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\lstnet_keras-master\train_batch_a1.py:148 model,normalize = startTrainMult_1H(data,name,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:570 in startTrainMult_1H model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:500 in trainModel model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:443 in LSTNetAttention lstm1 = LSTM(64, return_sequences=True)(input1) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\recurrent.py:541 in __call__ return super(RNN, self).__call__(inputs, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py:75 in symbolic_fn_wrapper return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:475 in __call__ previous_mask = _collect_previous_mask(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:1441 in _collect_previous_mask mask = node.output_masks[tensor_index] AttributeError: 'Node' object has no attribute 'output_masks'

这个错误是由于 Keras 版本的问题导致的。在旧版本的 Keras 中，LSTM 层的参数是 return_sequences 和 return_state，而在新版本的 Keras 中，LSTM 层的参数是 return_sequences、return_state 和 return_attention。你可以检查一下你使用的 Keras 版本是否与代码中使用的版本相同。如果不同，你需要修改代码以适应你的 Keras 版本。另外，你可以尝试在 LSTM 层中添加 `return_sequences=True` 参数来解决这个问题。