Vocab.__init__() got an unexpected keyword argument 'min_freq'

时间: 2023-07-29 18:10:36 浏览: 560
DBOW2

orb_vocab.dbow2

这个错误通常是由于使用了不兼容的版本的PyTorch导致的。在较新的版本中，`min_freq`参数已被弃用，应改用`min_count`参数。尝试更新您的PyTorch版本并将代码中的`min_freq`参数改为`min_count`参数，应该可以解决这个问题。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文和代码，以便我可以更好地帮助您解决问题。
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Vocab.__init__() got an unexpected keyword argument 'min_freq'怎么解决

这个问题通常是由于使用非预期的参数导致的，可能是由于使用了过时的代码或在不同的库之间混淆了参数。...vocab.add_from_file("path/to/vocab/file.txt", min_freq=2) 希望这些方法能够帮助您解决问题。

counter = Counter() for (label, texts) in TextData.values: counter.update(jieba.cut(texts)) min_freq = 1 # 设置最小频次 vocab = Vocab(counter, min_freq=min_freq) print(vocab['我'])还是出现Vocab.__init__() got an unexpected keyword argument 'min_freq'错误

min_freq参数是在torchtext.vocab模块的Vocab类的__init__()函数中引入的，需要确保你正在使用的是支持该参数的版本。 另外，你的代码中没有给出TextData的定义，如果TextData是一个列表，那么你需要...

counter = Counter() for (label, texts) in TextData.values: counter.update(jieba.cut(texts)) vocab = Vocab(counter, min_freq=1) print(vocab['我']) 运行后出现Vocab.__init__() got an unexpected keyword argument 'min_freq'的错误怎么解决

这个错误是因为 torchtext 库的 Vocab 类没有 min_freq 参数，解决方法是使用 min_freq 函数对 counter 对象进行筛选，然后再传给 Vocab 类。修改代码如下： counter = Counter() for (label, texts) in Text...

torchtext-0.15.2所对应的Vocab.init() got an unexpected keyword argument 'min_freq'

在 torchtext-0.9.0 中，Vocab 类的构造函数不再支持 min_freq 参数，代替它的是 min_freqs 参数。因此，你可以尝试更新到最新的 torchtext 版本。如果你需要使用旧版本的 torchtext，可以使用以下代码来创建 ...

TextData = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextData.columns = ['label'] TextData['texts'] = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 读入测试数据 TextDataTest = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextDataTest.columns = ['label'] TextDataTest['texts'] = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 设置计数器，用jieba.cut对句子进行分词，并用Vocab构建词表 counter = Counter() for (label, texts) in TextData.values: counter.update(jieba.cut(texts)) min_freq = 1 # 设置最小频次 vocab = Vocab(counter, min_freq=min_freq) print(vocab['我'])出现Vocab.__init__() got an unexpected keyword argument 'min_freq'错误怎么改

这个错误可能是因为你使用的torchtext版本不支持min_freq参数。在早期版本的torchtext中，确实没有min_freq参数，需要使用其他方式来设置最小频次。 一种可行的解决方案是在构建counter对象时，将频率...

TextData = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextData.columns = ['label'] TextData['texts'] = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 读入测试数据 TextDataTest = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextDataTest.columns = ['label'] TextDataTest['texts'] = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 设置计数器，用jieba.cut对句子进行分词，并用Vocab构建词表 counter = Counter() for (label, texts) in TextData.values: counter.update(jieba.cut(texts)) min_freq = 1 # 设置最小频次 vocab = Vocab(counter, min_freq=min_freq) print(vocab['我'])出现Vocab.init() got an unexpected keyword argument 'min_freq'错误怎么改

在torchtext 0.9.0版本中，Vocab类的构造函数不再支持min_freq参数，你可以使用min_freqs参数来设置最小频次。 下面是一个示例代码，展示如何使用min_freqs参数设置最小频次： from collections ...

完善代码，并给出详细解释class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge) 提示: 1. vocab object 包含两个 vocabulary vocab.src for source vocab.tgt for target

super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src['<pad>'] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt['<pad>'] # 初始...

请告诉我这段代码的意思 class RNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(RNN, self).__init__() self.dict_dim = vocab[""] self.emb_dim = 128 self.hid_dim = 128 self.class_dim = 2 self.embedding = Embedding( self.dict_dim + 1, self.emb_dim, sparse=False) self._fc1 = Linear(self.emb_dim, self.hid_dim) self.lstm = paddle.nn.LSTM(self.hid_dim, self.hid_dim) self.fc2 = Linear(19200, self.class_dim)

这段代码定义了一个继承自paddle.nn.Layer的RNN类，用于实现一个循环神经网络模型。在初始化方法中，定义了以下属性： - dict_dim：词典大小，即词汇表中单词的数量； - emb_dim：词向量维度，即每个单词的向量表示...

class RNNModelScratch: #@save """从零开始实现的循环神经网络模型""" def __init__(self, vocab_size, num_hiddens, device, get_params, init_state, forward_fn): self.vocab_size, self.num_hiddens = vocab_size, num_hiddens self.params = get_params(vocab_size, num_hiddens, device) self.init_state, self.forward_fn = init_state, forward_fn def __call__(self, X, state): X = F.one_hot(X.T, self.vocab_size).type(torch.float32) return self.forward_fn(X, state, self.params) def begin_state(self, batch_size, device): return self.init_state(batch_size, self.num_hiddens, device) num_hiddens = 512 net = RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, d2l.try_gpu(), get_params, init_rnn_state, rnn) state = net.begin_state(X.shape[0], d2l.try_gpu())

这段代码是一个从零开始实现的循环神经网络模型，用于处理自然语言处理任务，其中包括了初始化参数、初始化状态、前向传播等函数。在代码中使用了 PyTorch 框架，通过调用 PyTorch 提供的函数来实现神经网络的构建和...

有以下一段代码（代码被'''符号包围）： ''' def tokenize_src(text): return [tok.text for tok in src_lang_model.tokenizer(text)] def tokenize_trg(text): return [tok.text for tok in trg_lang_model.tokenizer(text)] SRC = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_src, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) TRG = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_trg, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) MAX_LEN = opt.max_len MIN_FREQ = opt.min_word_count if not all([opt.data_src, opt.data_trg]): assert {opt.lang_src, opt.lang_trg} == {'de', 'en'} else: # Pack custom txt file into example datasets raise NotImplementedError def filter_examples_with_length(x): return len(vars(x)['src']) <= MAX_LEN and len(vars(x)['trg']) <= MAX_LEN train, val, test = torchtext.datasets.Multi30k.splits( exts = ('.' + opt.lang_src, '.' + opt.lang_trg), fields = (SRC, TRG), filter_pred=filter_examples_with_length) SRC.build_vocab(train.src, min_freq=MIN_FREQ) ''' 现在你是一名python专家，请你在仔细阅读以上代码之后，认真告诉我tokenize_src函数中的参数text是谁传递过去的，以及传递的流程是什么样的

MAX_LEN和MIN_FREQ是两个参数，分别用于指定最大长度和最小词频。 最后，代码中有一个if-else语句，用于判断opt.data_src和opt.data_trg是否都存在。如果不存在，要求opt.lang_src和opt.lang_trg必须为de和en中的一...

freq for token, freq in vocab.token_freqs

其中，vocab.token_freqs 是一个字典，它记录了每个词语在语料库中出现的频率。在这个语句中，我们使用了 Python 中的 for 循环和字典的 items() 方法来遍历这个字典，每次迭代会返回一个元组 (token, freq)，其中 ...

TypeError: vocab() got an unexpected keyword argument 'min_count'

这个错误通常是由于使用了不兼容的版本或参数导致的。它可能是由于您使用的是旧版本的库或模型导致的。请确保您正在使用最新版本的库和模型，并检查您的参数是否正确。此外，如果您正在使用自定义代码，请确保您的...

def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)

1. 调用父类的初始化函数，即nn.Module的__init__()方法。 2. 根据config中的embedding_pretrained是否为None，选择使用预训练的词向量还是随机初始化的词向量。如果使用预训练的词向量，则调用nn.Embedding.from_...

def translate(model, src, data_loader, config): src_vocab = data_loader.de_vocab tgt_vocab = data_loader.en_vocab src_tokenizer = data_loader.tokenizer['de'] model.eval() tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本 num_tokens = len(tokens) src = (torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)) # 将src_len 作为第一个维度 with torch.no_grad(): tgt_tokens = greedy_decode(model, src, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=data_loader.BOS_IDX, config=config, data_loader=data_loader).flatten() # 解码的预测结果 return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")

首先，从数据加载器中获取源语言词表（src_vocab）、目标语言词表（tgt_vocab）和源语言分词器（src_tokenizer）。然后，将源语言句子分词，将每个单词转化为其在词表中的索引，构成token序列tokens。 接下来，将...

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

在这段代码中，需要添加 forward 方法来完成模型的前向传播。代码如下： def forward(self, sentence): embeds = self.word_embeddings(sentence) # 获取词嵌入向量 lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds....
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