("{:>5d}".format(i),end="")

"{:>5d}".format(i) 是一个字符串格式化的方法，它将整数 i 格式化为一个宽度为 5 的字符串，并且右对齐。如果 i 的位数小于 5，那么在左边会填充空格。如果 i 的位数大于 5，那么不会进行截断，而是按照实际位数显示。

例如，当 i 的值为 10 时，"{:>5d}".format(i) 的结果为 " 10"，其中前面有三个空格。
当 i 的值为 10000 时，"{:>5d}".format(i) 的结果为 "10000"，没有进行截断。

相关问题:
1. 字符串格式化中的 "{:>5d}" 是什么意思？
2. 还有其他的字符串格式化方法吗？

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#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错：Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

这个错误通常是由于在保存模型状态时出现问题导致的。在您的代码中，您使用了 `torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth")` 来保存模型的状态字典，但是这里的 `state_dict` 后面应该是一个方法而不是一个函数。

要解决这个问题，您需要将 `torch.save()` 函数中的 `model.state_dict` 改为 `model.state_dict()`，以调用该方法并获取模型的状态字典。正确的代码应该是：

torch.save(model.state_dict(), "LSTMmodel1.pth")

请注意括号的位置，确保调用了 `state_dict()` 方法并将其结果传递给 `torch.save()` 函数。这样可以确保正确地保存了模型的状态字典。

请尝试修改您的代码并再次运行，看看是否能够解决这个问题。如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节，我会尽力帮助您解决问题。

def table2(): window = tk.Tk()# 这是主窗口，也就是所说的初始界面 window = tk.Toplevel() window.title("欢迎使用本系统") # 窗口名 window.geometry("1000x750") # 窗口大小 # 手机号、身份证号、年龄、出生日期 data = [ {"手机号": "18845298308", "身份证号": "110101199001011234", "年龄": 31, "出生日期": "1990-01-01"}, {"手机号": "13836277378", "身份证号": "110101199002022345", "年龄": 20, "出生日期": "2002-10-25"}]def show_original_data(): global data data = [ {"手机号": "18845298308","身份证号": "110101199001011234", "年龄": 31, "出生日期": "1990-01-01"}, {"手机号": "13836277378", "身份证号": "110101199002022345", "年龄": 20, "出生日期": "2002-10-25"}]show_data()replace_unmask_btn = Button(window, text="还原", font=("微软雅黑 -20"),bg='pink', command=show_original_data) replace_unmask_btn.place(x=180,y=420)def show_data(): # 清空列表框 listbox.delete(0, END) # 显示表头 listbox.insert(END, "{:<15s}{:<25s}{:<5s}{}".format("手机号", "身份证号", "年龄", "出生日期")) # 显示数据 for i in range(len(data)): listbox.insert(END, "{:<15s}{:<25s}{:<5d}{}".format( data[i]["手机号"], data[i]["身份证号"], data[i]["年龄"], data[i]["出生日期"] )) # 创建列表框 listbox = Listbox(window, width=60, height=20) listbox.grid(row=0, column=0, columnspan=4) # 显示数据 show_data()点击还原的按钮没有反应，不能更新列表框中的数据是怎么回事

根据你提供的代码，我发现在 show_original_data() 函数中虽然改变了全局变量 data 的值，但是没有调用 show_data() 函数来更新列表框中的数据。因此，点击还原的按钮没有反应，不能更新列表框中的数据。你需要在 show_original_data() 函数中添加一行代码来调用 show_data() 函数来更新列表框中的数据。可以将代码修改为：

def show_original_data():
    global data
    data = [
        {"手机号": "18845298308","身份证号": "110101199001011234", "年龄": 31, "出生日期": "1990-01-01"},
        {"手机号": "13836277378", "身份证号": "110101199002022345", "年龄": 20, "出生日期": "2002-10-25"}
    ]
    show_data() # 添加这一行来更新列表框中的数据

这样就能够更新列表框中的数据了。