valid_chars = {x:idx+1 for idx, x in enumerate(set(''.join(X)))} max_features = len(valid_chars) + 1 maxlen = np.max([len(x) for x in X])生成的字典怎么实现get_config

如果你想将生成的字典保存成配置文件，你需要在你的代码中实现get_config()方法，该方法返回一个包含模型配置信息的字典，使得模型能够被序列化。你可以参考以下代码实现get_config()方法：

class CharVectorizer:
    def __init__(self):
        self.valid_chars = None
        self.maxlen = None

    def fit(self, X):
        self.valid_chars = {x:idx+1 for idx, x in enumerate(set(''.join(X)))}
        self.maxlen = np.max([len(x) for x in X])

    def transform(self, X):
        X_vec = np.zeros((len(X), self.maxlen))
        for i, x in enumerate(X):
            for j, c in enumerate(x):
                if c in self.valid_chars:
                    X_vec[i, j] = self.valid_chars[c]
                else:
                    X_vec[i, j] = 0
        return X_vec

    def get_config(self):
        config = {
            'valid_chars': self.valid_chars,
            'maxlen': self.maxlen,
        }
        return config

在这个实现中，我们将valid_chars和maxlen保存在了类的属性中，然后在get_config()方法中将它们加入到一个字典中，最后返回该字典作为模型的配置信息。这样，我们就能够将该CharVectorizer保存成配置文件了。