def construct_dict(file_path): word_freq = {} with open(file_path, "rb") as f: for line in f: info = line.split() word = info[0] frequency = info[1] word_freq[word] = frequency return word_freq

这段代码实现了一个从文件中构建词典的函数。具体来说，它接收一个文件路径作为输入参数，然后从该文件中读取每一行数据。每一行数据包含两个部分，分别是单词和该单词的出现频率。函数将这两部分信息提取出来，并将单词作为key，频率作为value存储到一个字典word_freq中。最后，函数将构建好的词典返回。这个函数主要用于文本分类等自然语言处理任务中的特征提取。

相关问题

mindspore报错construct() missing 1 required positional argument: 'input_mask'

这个错误通常是因为您使用的模型需要输入掩码（input mask），但是您没有将其传递给模型的构造函数。

您需要在创建模型时将输入掩码作为参数传递给模型的构造函数。例如，如果您使用的是BERT模型，您可以使用以下代码创建模型：

import mindspore.nn as nn
import mindspore.common.dtype as mstype
from mindspore import Tensor

from src.bert_model import BertModel

class Bert(nn.Cell):
    def __init__(self, config):
        super(Bert, self).__init__()
        self.bert = BertModel(config)
        self.cast = nn.Cast()

    def construct(self, input_ids, input_mask, token_type_id):
        input_ids = self.cast(input_ids, mstype.int32)
        input_mask = self.cast(input_mask, mstype.float32)
        token_type_id = self.cast(token_type_id, mstype.int32)
        sequence_output, _, _ = self.bert(input_ids, token_type_id, input_mask)
        return sequence_output

在这个例子中，我们将输入掩码作为参数传递给了`construct()`函数，这样就可以避免上面的错误。您需要根据您使用的模型的具体情况来确定如何传递输入掩码。

2751075392:error:141970DF:SSL routines:tls_construct_cke_psk_preamble:psk identity not fount:../openssl-1.1.1s/ssl/statem_clnt.c:2919: 2751075392:error:140E0197:SSL routines:SSL_shutdown:shutdown while in init:../openssl-1.1.1s/ssl/ssl_lib.c:2111:

这似乎是一个与 SSL/TLS 握手过程相关的错误。错误信息中提到了缺少预共享密钥身份标识（PSK identity not found），这可能意味着客户端没有正确地配置或提供必要的 PSK 身份标识，导致 SSL/TLS 握手失败。

您可以检查客户端的 SSL/TLS 配置和 PSK 身份标识设置，确保它们正确无误。您还可以查看服务器端的 SSL/TLS 日志，以了解更多有关握手失败的信息。如果问题仍然存在，请尝试使用其他 SSL/TLS 库或升级您当前使用的库版本。