inputs[:train_length]中的:是什么意思

在Python中，用冒号（:）表示切片操作。在这个例子中，inputs是一个列表或数组，[ :train_length ] 表示从列表的开头开始取值，一直取到索引为train_length-1的位置（不包括train_length位置本身），即取列表的前train_length个元素。因此，inputs[:train_length]表示取输入数据inputs中前train_length个元素。

相关问题

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

根据你提供的完整代码，错误信息可能是在以下部分出现问题：

for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader):
    # ...
    tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))
    outputs = model(inputs, tgt_in)
    # ...

你在每次循环中都使用 `torch.rand` 函数生成了一个形状为 `(Batch_size, 1, 3)` 的随机张量 `tgt_in`，然后将其作为模型的输入之一。然而，这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。

为了解决这个问题，你可以将 `tgt_in` 的维度调整为与模型期望的维度相匹配。根据你之前提供的信息，`n_decoder_inputs` 是模型期望的输入维度，因此可以使用 `torch.rand` 生成一个形状为 `(Batch_size, n_decoder_inputs, Sequence_length)` 的随机张量。根据你的代码，`n_decoder_inputs` 和 `Sequence_length` 都是 3，所以你可以将以下行：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))

更改为：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 3, 1))

这样，`tgt_in` 的维度就与模型的期望输入维度匹配了。请尝试进行这个修改并重新运行代码，看看是否能够解决错误。

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)这段代码有什么问题吗？

这段代码存在一些问题：

1. `bert_path` 的值不应该是 ".ckpt" 结尾的文件路径，而是BERT模型的目录路径，例如：`bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\"`。

2. `vocab_file` 参数应该是BERT模型目录下的 "vocab.txt" 文件路径，而不是训练器目录下的 "vocab.small" 文件路径。例如：`tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "vocab.txt", do_lower_case=True)`。

3. `create_input_data` 函数中的 `tokenizer` 对象应该是从 `BertTokenizer` 类中导入的。因此，需要将 `from transformers import BertTokenizer` 加入代码开头，并使用 `BertTokenizer.from_pretrained()` 函数来加载BERT的tokenizer。

4. `train_sentences` 和 `train_labels` 应该是训练数据集，但是在代码中缺失了这些数据的定义和加载。

5. `create_input_data` 函数返回的 `labels` 应该是一维的，而不是二维的。因此，需要修改函数 `return` 语句为：`return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels).reshape(-1)`。

6. 在 `model.fit` 中，需要指定验证集的参数 `validation_data`，以便在训练过程中评估模型的性能。

综上所述，以下是修改后的代码示例：

import tensorflow as tf 
import tensorflow_hub as hub 
from tensorflow.keras import layers 
import bert 
import numpy as np 
from transformers import BertTokenizer, BertModel 

# 设置BERT模型的路径和参数 
bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\"
max_seq_length = 128 
train_batch_size = 32 
learning_rate = 2e-5 
num_train_epochs = 3   

# 加载BERT模型 
def create_model():     
    input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")     
    input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask")     
    segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids")      
    bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True)     
    pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids])     
    output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output)      
    model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output)     
    return model   

# 准备数据 
def create_input_data(sentences, labels):     
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')     
    input_ids = []     
    input_masks = []     
    segment_ids = []      
    for sentence in sentences:         
        tokens = tokenizer.tokenize(sentence)         
        tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]         
        input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)         
        input_mask = [1] * len(input_id)         
        segment_id = [0] * len(input_id)          
        padding_length = max_seq_length - len(input_id)         
        input_id += [0] * padding_length         
        input_mask += [0] * padding_length         
        segment_id += [0] * padding_length          
        input_ids.append(input_id)         
        input_masks.append(input_mask)         
        segment_ids.append(segment_id)      
    return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels).reshape(-1)   

# 加载训练数据 
train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] 
train_labels = [0, 1, ...] 
train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels)  

# 构建模型 
model = create_model() 
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate),              
              loss='binary_crossentropy',              
              metrics=['accuracy'])  

# 开始微调 
model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels,           
          batch_size=train_batch_size,           
          epochs=num_train_epochs, 
          validation_data=([val_input_ids, val_input_masks, val_segment_ids], val_labels))