这段代码中的.Range找不到
时间: 2024-04-09 12:33:58 浏览: 17
非常抱歉,之前的代码有误。以下是修改后的代码,可以正确地将每一页的内容添加书签:
```vba
Sub AddBookmarksToPages()
Dim i As Integer
Dim totalPages As Integer
' 获取文档的总页数
totalPages = ActiveDocument.ComputeStatistics(wdStatisticPages)
' 循环遍历每一页,添加书签
For i = 1 To totalPages
' 选择当前页内容
ActiveDocument.GoTo What:=wdGoToPage, Which:=wdGoToAbsolute, Count:=i
Selection.WholeStory
Selection.Copy
ActiveDocument.Bookmarks.Add Name:="Page_" & i, Range:=Selection.Range
Next i
MsgBox "书签添加完成!"
End Sub
```
请将上述代码复制到一个 VBA 模块中,然后运行 `AddBookmarksToPages` 这个宏来执行添加书签的操作。该程序会为文档的每一页内容添加一个以 "Page_" 开头的书签名称。
在运行该程序之前,请确保已经打开了需要添加书签的文档。
相关问题
这段代码提示说IndexError: tuple index out of range、
这个错误通常是由于尝试访问元组(tuple)中不存在的元素导致的。在你的代码中,最有可能导致这个错误的地方是:
```
dataset = TensorDataset()
for i in range(0, len(train_data_list), batch):
tensors = torch.load(f"data_batch_{i}.pt")
dataset += TensorDataset(*tensors)
```
在这段代码中,你使用 `TensorDataset` 的 `+=` 运算符将每个小批次的张量合并成一个大的 `TensorDataset` 对象。但是,如果某个小批次的张量数量不足 `batch`,那么就会出现问题。因为你的代码是按照 `batch` 的大小来读取数据的,如果最后一个小批次不足 `batch` 个元素,那么它就不会被读取到,从而导致 `dataset` 对象中少了一个张量,进而导致了 `IndexError` 错误。
为了解决这个问题,你可以在读取数据时判断当前小批次的张量数量是否足够,如果不够,就补齐张量数量。具体代码如下:
```
dataset = TensorDataset()
for i in range(0, len(train_data_list), batch):
tensors = torch.load(f"data_batch_{i}.pt")
if len(tensors) < batch:
tensors += [torch.zeros_like(tensors[0])] * (batch - len(tensors))
dataset += TensorDataset(*tensors)
```
这段代码中,我们首先读取一个小批次的张量,然后判断它的长度是否足够。如果不够,我们就使用 `torch.zeros_like` 函数创建一个和第一个张量相同大小的张量,然后使用 `+` 运算符将它们合并。这样就可以保证每个小批次的张量数量都是 `batch` 个,从而避免了 `IndexError` 错误的出现。
x = np.arange(1.2, 1.6, 1e-5)这段代码是什么意思
这段代码使用了NumPy库中的arange函数,用于生成一个由给定范围内的数值构成的一维数组。具体来说,代码中的参数为(1.2, 1.6, 1e-5),表示生成一个从1.2开始、以步长1e-5递增的一维数组,直到不超过1.6为止。其中,1e-5表示科学计数法中的10的负5次方,即0.00001。因此,这段代码生成了一个长度为400的一维数组,包含了从1.2到1.6之间的所有数值(包括1.2和1.6),步长为0.00001。