not found: value idea val inputfile = Source.fromFile(D:\\新建文件夹\\idea\\untitled8\\idea\\online_retail (3).txt)

这段代码中的错误是因为变量名没有使用正确的大小写。应该将inputfile改为inputFile。此外，如果文件路径中包含空格，需要使用双引号将路径括起来。正确的代码应该是：
val inputFile = Source.fromFile("D:\\新建文件夹\\idea\\untitled8\\idea\\online_retail (3).txt")。

相关问题

error: not found: value SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()

这个错误通常是因为缺少 SparkSession 的引入。你需要在代码中添加以下引入：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

如果你已经添加了这个引入，但仍然出现这个错误，那么可能是因为你的 Spark 版本太低，没有 SparkSession 类。在 Spark 2.0 之前的版本中，你需要使用 SparkConf 和 SparkContext 来创建 SparkSession，例如：

val conf = new SparkConf().setAppName("NaiveBayesExample")
val sc = new SparkContext(conf)
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()

如果你使用的是 Spark 2.0 及以上版本，那么应该可以正常使用 SparkSession。

def test(): with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input) _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(val_pred)) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = val_pred[most_common_index] return most_common_value.item() #return predicted if __name__ == '__main__': #startTime = time.time() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) recognize = test() #endTime = time.time() #print("GPU耗时： ", endTime - startTime) print(recognize) 出现“"bincount_cpu" not implemented for 'Float'” 怎么修改

`"bincount_cpu" not implemented for 'Float'`错误是因为`torch.bincount()`函数只能用于整数类型的张量，而不能用于浮点数类型的张量。在你的代码中，`val_pred`是一个浮点数类型的张量。

要解决这个问题，你可以将`val_pred`张量转换为整数类型。你可以使用`torch.argmax()`函数找到`val_pred`中出现次数最多的元素的索引，然后使用该索引从`val_pred`中获取对应的值。下面是修改后的代码：

import torch

def test():
    with torch.no_grad():
        for data in valid_loader:
            val_label, val_input = data
            val_input = val_input.to(torch.float32)
            val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device)

            val_pred = model.forward(x=val_input)
            _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1)

            # 找到出现次数最多的元素的索引
            most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(predicted.int()))

            # 获取出现次数最多的值
            most_common_value = predicted[most_common_index]

    return most_common_value.item()

if __name__ == '__main__':
    model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
    recognize = test()
    print(recognize)

在修改后的代码中，我们将`predicted`张量转换为整数类型（`predicted.int()`），然后使用它来计算出现次数最多的元素。这样，你就可以避免`"bincount_cpu" not implemented for 'Float'`错误，并成功获取出现次数最多的值。

请注意，如果`predicted`张量包含浮点数，你可能需要在使用`torch.argmax()`之前将其转换为整数类型。