import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 64 train_iter, test_iter, vocab = d2l.load_data_imdb(batch_size)

时间: 2024-04-26 14:23:12 浏览: 166
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Pycharm中import torch报错的快速解决方法

这段代码是用来加载IMDB数据集的。IMDB数据集是一个大型的电影评论数据集，其中包含了来自互联网电影数据库的50,000条电影评论，其中25,000条用作训练集，另外25,000条用作测试集。每个评论都被标记为正面或负面情感。这段代码使用了d2l库中的load_data_imdb函数来加载数据集，并将数据集分成了训练集和测试集，每个batch的大小为64。同时，该代码还使用了PyTorch中的torch和torch.nn模块来进行深度学习的训练。
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import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错

import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator from collections import Counter # ...

from torch.utils import data def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines num_lines = min(num_examples, len(raw_text.split('\n'))) text = raw_text.split('\n')[:num_lines] src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_vocab('cmn-eng') src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) return src_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break 报这个错误ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) 这个函数返回的是一个迭代器对象，但是在你的 load_data_nmt 函数中却没有将其打包到元组中一起返回，导致在使用元组解包...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[76], line 1 ----> 1 train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) 2 for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: 3 print('X:', X.type(torch.int32)) Cell In[75], line 5, in load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples) 3 """返回翻译数据集的迭代器和词表""" 4 text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) ----> 5 source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) 6 src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, 7 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) 8 tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, 9 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

这个错误是因为tokenize_nmt函数返回了None对象，而在调用load_data_nmt函数时，使用了解包操作来获取返回值。这表明tokenize_nmt函数在执行过程中出现了错误，导致返回值为空。建议检查tokenize_nmt函数...

def tokenize_nmt(lines, token='word'): """词元化“英语－汉语”数据数据集""" # def tokenize(lines, token='word'): #@save """将文本行拆分为单词或字符词元""" if token == 'word': return [line.split() for line in lines] elif token == 'char': return [list(line) for line in lines] else: print('错误：未知词元类型：' .format(token)) source, target = tokenize_nmt(text) source[:6], target[:6] def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps) tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps) data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len) data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size) return data_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

这段代码出现了错误，具体错误信息是：TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object。这个错误通常表示一个函数返回了空值（None），而在接收这个函数返回值的地方却试图对其进行解包操作。...

1 train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) 2 for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: 3 print('X:', X.type(torch.int32)) Cell In[62], line 5, in load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples) 3 """返回翻译数据集的迭代器和词表""" 4 text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) ----> 5 source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) 6 src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, 7 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) 8 tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, 9 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) Cell In[56], line 11, in tokenize_nmt(lines, token) 9 return [list(line) for line in lines] 10 else: ---> 11 print('错误：未知词元类型：' + token) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

这个错误是因为在tokenize_nmt函数的else分支中，使用print语句时，将字符串和整数相加，导致类型不匹配而出错。建议将print语句改为输出字符串和整数的组合，例如使用字符串格式化方法将其组合为一个字符串...

num_hiddens, num_layers, dropout, batch_size, num_steps = 32, 2, 0.1, 64, 10 lr, num_epochs, device = 0.005, 200, d2l.try_gpu() ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads = 32, 64, 4 key_size, query_size, value_size = 32, 32, 32 norm_shape = [32] train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps) encoder = TransformerEncoder(len(src_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) decoder = TransformerDecoder( len(tgt_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) net = d2l.EncoderDecoder(encoder, decoder) d2l.train_seq2seq(net, train_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device) loss 0.032, 5679.3 tokens/sec on cuda:0 engs = [’go .’, "i lost .", ’he\’s calm .’, ’i\’m home .’] fras = [’va !’, ’j\’ai perdu .’, ’il est calme .’, ’je suis chez moi .’] for eng, fra in zip(engs, fras): translation, dec_attention_weight_seq = d2l.predict_seq2seq(net, eng, src_vocab, tgt_vocab, num_ steps, device, True) print(f’{eng} => {translation}, ’,f’bleu {d2l.bleu(translation, fra, k=2):.3f}’) go . => va !, bleu 1.000 i lost . => j’ai perdu ., bleu 1.000 he’s calm . => il est calme ., bleu 1.000 i’m home . => je suis chez moi ., bleu 1.000 enc_attention_weights = torch.cat(net.encoder.attention_weights, 0).reshape((num_layers, num_heads, -1, num_steps)) enc_attention_weights.shape torch.Size([2, 4, 10, 10])

这段代码是一个使用Transformer模型进行机器翻译的示例。首先，定义了一些超参数，例如隐藏层数量、层数、dropout率、批量大小等。然后，加载数据集并构建编码器和解码器的Transformer模型。接着，使用训练数据对...

dataloader = data.BucketIterator(dataset, batch_size=32, shuffle=True) 这段代码中的dataset是什么形式？给出一个例子

from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator from torchtext.data import Field, LabelField # 先创建一个tokenizer和vocab对象 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS...

创建数据迭代器 #@save def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表"""

from d2l import torch as d2l def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" data_dir = d2l.download_extract('fra-eng') with open(data_dir+'/fra.txt'...

from torchtext.legacy import data, 用SGD优化器的代码

train_iter, val_iter, test_iter = BucketIterator.splits((train_data, val_data, test_data), batch_size=32, sort_key=lambda x: len(x.text), repeat=False, shuffle=True) # 定义模型 class Classifier(nn....

写出from torchtext.legacy import data, 用RNN优化器的代码

train_iter, valid_iter, test_iter = BucketIterator.splits( (train_data, valid_data, test_data), batch_sizes=(64, 64, 64), sort_key=lambda x: len(x.text), sort_within_batch=True, device=-1 ) # ...

用torch中的DataLoader划分文本数据集，并将数据集打印成txt文件

train_loader = DataLoader(train_iter, batch_size=1, shuffle=False) val_loader = DataLoader(val_iter, batch_size=1, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_iter, batch_size=1, shuffle=False) # ...
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