Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "E:\PyCharm 2020.2.4\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "E:\PyCharm 2020.2.4\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:/PycharmProjects/pythonProject5/game/test_demo.py", line 4, in <module> from .demo01 import Add File "E:\PyCharm 2020.2.4\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) ImportError: attempted relative import with no known parent package

这个错误是由于相对导入时没有找到父包的原因导致的。在Python中，相对导入需要明确指定父包，如果没有明确指定，Python会认为当前模块是顶级模块，因此会报错。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 使用绝对导入：将相对导入改为绝对导入，即使用完整的包路径来导入模块。例如，如果你想导入的模块位于兄弟包中，可以使用`from package_name.module_name import function_name`来导入。

2. 添加包路径：在代码中添加父包的路径，以确保Python可以找到父包。你可以使用sys.path.append()或者设置PYTHONPATH环境变量来添加包路径。

3. 修改项目结构：如果你的项目结构不合理，可以考虑重新组织代码结构，使得相对导入可以正常工作。

希望这些解决方法能帮到你！如果有任何疑问，请随时提问。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydevd_bundle\pydevd_exec2.py", line 3, in Exec exec(exp, global_vars, local_vars) File "<input>", line 1, in <module> TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'timeMin'

这个错误提示告诉我们，在创建一个对象时，传入了一个未被识别的关键字参数 `timeMin`。这可能是因为你使用了一个错误的参数名，或者你在创建对象时使用的是一个过期的类或方法。

你需要仔细检查代码，确认你正在使用正确的参数名，并查看文档以确保你所使用的类或方法支持该参数。如果问题仍然存在，你可以尝试删除参数或者尝试使用其他参数名来解决问题。

上述代码又报错了，报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 473, in <module> fine_tune(model, data) File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 464, in fine_tune batch_segment_ids = torch.tensor([x[1] for x in batch]) ValueError: expected sequence of length 4 at dim 1 (got 7) 请正确修改

根据报错信息，我们可以看到是`batch_segment_ids`的长度不一致导致的错误，因此需要检查一下`batch_segment_ids`的长度，确保它与其他参数的长度一致。你可以在`fine_tune`函数中添加以下代码，检查`batch_segment_ids`的长度：

print([len(x[1]) for x in batch])

这样就可以看到每个`batch_segment_ids`的长度，找到哪个长度不一致。然后，你需要检查一下数据集中的输入和输出是否统一，确保它们的长度一致。或者，你可以在`get_batches`函数中添加一些代码，并在生成batch之前检查输入和输出的长度是否一致。例如，你可以添加以下代码：

if len(input_ids) != len(output_ids):
    raise ValueError('Input and output sequence lengths do not match')

这样就可以在生成batch之前检查长度是否一致。