TRAIN preprocessed file not found at data\ptb.train.json. Creating new. Traceback (most recent call last): File "C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE/Language-Modelling-CSE291-AS2-master/train_rnn.py", line 186, in <module> main(args) File "C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE/Language-Modelling-CSE291-AS2-master/train_rnn.py", line 32, in main datasets[split] = PTB( File "C:\Users\夏芷琳\Desktop\VAE\Language-Modelling-CSE291-AS2-master\ptb.py", line 32, in __init__ self._create_data() File "C:\Users\夏芷琳\Desktop\VAE\Language-Modelling-CSE291-AS2-master\ptb.py", line 95, in _create_data self._create_vocab() File "C:\Users\夏芷琳\Desktop\VAE\Language-Modelling-CSE291-AS2-master\ptb.py", line 149, in _create_vocab with open(self.raw_data_path, 'r') as file: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data\\ptb.train.txt'

这个错误提示表示找不到预处理的训练文件。根据错误信息，文件 'data\\ptb.train.txt' 不存在。导致这个错误的原因可能是以下之一：

1. 文件路径错误：请确保文件路径正确，以及文件是否存在。

2. 数据集未预处理：如果你是第一次运行代码或者数据集未经过预处理，你需要运行预处理步骤来创建训练文件。可以查看代码中的预处理部分，并根据指示进行相应操作。

3. 数据集文件损坏：如果文件确实存在，但是由于某种原因而损坏，你可以尝试重新下载或获取正确的数据集文件。

请检查以上可能的原因，并尝试解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多信息，我将尽力帮助你解决。

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E:\LSAN-master\LSAN-master\utils.py:19: YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated, as the default Loader is unsafe. Please read https://msg.pyyaml.org/load for full details. return AttrDict(yaml.load(open(path, 'r'))) loading data... Traceback (most recent call last): File "E:\LSAN-master\LSAN-master\classification.py", line 11, in <module> train_loader, test_loader, label_embed,embed,X_tst,word_to_id,Y_tst,Y_trn = data_got.load_data(batch_size=config.batch_size) File "E:\LSAN-master\LSAN-master\data_got.py", line 6, in load_data X_tst = np.load(r"/data/blchen/text/preprocessed/AAPD/X_test.npy") File "D:\Anaconda3\envs\pytorchEnv\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 372, in load fid = open(file, "rb") FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/data/blchen/text/preprocessed/AAPD/X_test.npy'

这是一个错误提示信息，看起来是在加载数据时出现了问题。具体来说，它似乎无法找到指定的文件 '/data/blchen/text/preprocessed/AAPD/X_test.npy'。这可能是由于文件名或路径错误、文件不存在或权限不足等原因引起的。您可以仔细检查文件名、文件路径和文件权限，以确保文件存在并且您有足够的权限读取它。

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

这段代码主要是定义了一些文件路径和全局变量，方便后续数据处理和模型训练使用。

首先，代码定义了一些数据文件的路径，包括训练数据文件、商品数据文件等。这些路径可以根据实际情况进行修改。

接下来，代码定义了一些数据划分的路径，包括训练集、验证集和预测集的文件夹路径。这些路径用于存放数据划分后的特征数据、原始数据和数据集文件。

然后，代码定义了一些模型相关的路径，包括模型文件夹路径、模型文件名、模型输出文件等。这些路径用于存放训练好的模型以及相关的输出文件。

接着，代码定义了一些字段的名称，包括用户ID、商品ID、行为类型、用户地理哈希、商品类别、行为时间等。这些名称用于在数据处理和模型训练中标识相应的字段。

最后，代码定义了一些全局变量，包括消费时间限制、特征提取的起止时间、数据集时间等。这些变量用于在数据处理和特征提取过程中进行控制。

总体来说，这段代码主要是为了方便管理文件路径和全局变量，并提供了一些标识字段和控制变量，使得后续的数据处理和模型训练更加方便和可控。