if __name__ == "__main__": d = process_w2v_data(corpus, skip_window=2, method="skip_gram") m = SkipGram(d.num_word, 2) train(m, d) 在训练word2vec时,报错RuntimeError: expected scalar type Long but found Float,怎么解决呢
时间: 2024-04-22 22:28:16 浏览: 14
在训练word2vec时,报错"RuntimeError: expected scalar type Long but found Float"通常是因为数据类型不匹配导致的。你可以尝试以下解决方法:
1. 确保你的训练数据输入的是整数类型(Long),而不是浮点数类型(Float)。你可以使用`.long()`方法将数据转换为长整型。例如:`d = d.long()`。
2. 检查你的模型的输入和标签数据类型是否匹配。确保模型的输入和标签都是整数类型(Long)。
3. 如果仍然遇到问题,可能是由于PyTorch版本不兼容造成的。尝试更新PyTorch版本到最新版,或者降低版本以解决兼容性问题。
希望以上方法能够帮助你解决问题。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助你。
相关问题
NameError: name 'corpus_vec' is not defined
这个错误通常是因为在代码中使用了未定义的变量名corpus_vec。这可能是因为变量名拼写错误、变量未被初始化或者变量作用域不正确等原因导致的。为了解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1.检查变量名是否正确拼写,确保变量名与之前定义的变量名一致。
2.检查变量是否已经被正确地初始化,如果没有,需要先对变量进行初始化。
3.检查变量的作用域是否正确,如果变量定义在函数内部,需要确保在函数外部也能够访问到该变量。
下面是一个例子,展示了如何定义一个变量并对其进行初始化,以避免出现NameError错误:
```python
corpus_vec = []
for doc in corpus_tfidf:
vec = []
for id, value in doc:
vec.append(value)
corpus_vec.append(vec)
print(corpus_vec)
```
python X = vectorizer.fit_transform(corpus)
这是一个用Python进行文本向量化的代码示例。在这个例子中,'X'是一个变量名,用于存储向量化后的文本数据。'vectorizer'是一个向量化器对象,它可以将文本转换为向量表示。'fit_transform'是向量化器的方法,用于将语料库(corpus)转换为向量表示。请注意,这个代码片段缺少一些上下文信息,无法提供更具体的解释。如果您有其他相关问题或需要进一步帮助,请随时提问。