input_ids = [int(vocab[i]) if i in vocab else int(vocab['[UNK]']) for i in tokens_f]代码报错KeyError: '[UNK]'怎么解决

这个错误通常是因为词汇表（vocab）中没有'[UNK]'这个特殊符号导致的。解决方法是先检查词汇表中是否有'[UNK]'这个特殊符号，如果没有，可以手动添加。如果词汇表中已经有了'[UNK]'这个特殊符号，那么可能是tokens_f中的某个token没有被正确地分割或处理，导致它无法匹配到词汇表中的任何一个token，从而触发了这个错误。此时可以检查tokens_f中的每个token是否正确，或者尝试使用其他的分词方法处理文本数据。

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for _ in range(generate_max_len): outputs = model(input_ids=curr_input_tensor) next_token_logits = outputs[0][-1, :] #size:[vocab size] # 对于已生成的结果generated中的每个token添加一个重复惩罚项，降低其生成概率 for id_ in set(generated): next_token_logits[id_] /= repetition_penalty # 对于[UNK]的概率设为无穷小，也就是说模型的预测结果不可能是[UNK]这个token next_token_logits[tokenizer.convert_tokens_to_ids('[UNK]')] = -float('Inf') filtered_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=topk, top_p=topp) # torch.multinomial表示从候选集合中无放回地进行抽取num_samples个元素，权重越高，抽到的几率越高，返回元素的下标 next_token = torch.multinomial(F.softmax(filtered_logits, dim=-1), num_samples=1) if next_token.item() == tokenizer.sep_token_id: # 遇到[SEP]则表明response生成结束 break generated.append(next_token.item()) curr_input_tensor = torch.cat((curr_input_tensor, next_token), dim=0) text = tokenizer.convert_ids_to_tokens(generated) print("summary:" + "".join(text))这段什么意思

这段代码是用于基于预训练的语言模型生成文本的过程。它使用了top-k和top-p采样的技术，以及一个重复惩罚项，来生成一个在给定前缀下的文本摘要。其中，top-k采样是指从预测的概率分布中选择前k个最高概率的token，top-p采样是指从预测的概率分布中选择累计概率超过一个阈值p的所有token。这样可以增加生成文本的多样性。重复惩罚项是为了防止模型重复生成相同的token。具体来说，对于已经生成的token，它们在下一次生成时的概率会进行一定的惩罚，以降低它们被重复生成的概率。另外，对于[UNK]这个token，模型的预测结果不可能是它，因此它的概率被设为无穷小。最终，生成的文本在遇到[SEP]这个token时结束，输出生成的文本摘要。

请将下列shell语句转换为python语句：if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then # Make train dict echo "Make a dictionary" mkdir -p $(dirname $dict) echo "<blank> 0" > ${dict} # 0 will be used for "blank" in CTC echo "<unk> 1" >> ${dict} # <unk> must be 1 if [ "${token_type}" = bpe ]; then # we borrowed these code and scripts which are related bpe from ESPnet. cut -f 2- -d" " data/${train_set}/text | sort > data/lang_char/input.txt tools/spm_train --input=data/lang_char/input.txt --vocab_size=${nbpe} --model_type=${bpemode} --model_prefix=${bpemodel} --input_sentence_size=100000000 tools/spm_encode --model=${bpemodel}.model --output_format=piece < data/lang_char/input.txt | tr ' ' '\n' | sort | uniq | awk '{print $0 " " NR+1}' >> ${dict} elif [ "${token_type}" = char ]; then tools/text2token.py -s 1 -n 1 data/${train_set}/text | cut -f 2- -d" " | tr " " "\n" \ | sort | uniq | grep -a -v -e '^\s*$' | awk '{print $0 " " NR+1}' >> ${dict} fi num_token=$(cat $dict | wc -l) echo "<sos/eos> $num_token" >> $dict # <eos> fi

以下是将上述shell语句转换为Python语句的代码：

if stage <= 2 and stop_stage >= 2:
    # Make train dict
    print("Make a dictionary")
    os.makedirs(os.path.dirname(dict), exist_ok=True)
    with open(dict, "w") as f:
        f.write("<blank> 0\n") # 0 will be used for "blank" in CTC
        f.write("<unk> 1\n") # <unk> must be 1

        if token_type == "bpe":
            # we borrowed these code and scripts which are related bpe from ESPnet.
            with open(f"data/{train_set}/text") as text_file:
                texts = [line.strip().split()[1:] for line in text_file]
            with open("data/lang_char/input.txt", "w") as input_file:
                for text in texts:
                    input_file.write(" ".join(text) + "\n")
            subprocess.run(f"tools/spm_train --input=data/lang_char/input.txt --vocab_size={nbpe} --model_type={bpemode} --model_prefix={bpemodel} --input_sentence_size=100000000", shell=True)
            with open(f"{bpemodel}.vocab") as vocab_file:
                vocab = [line.strip().split()[0] for line in vocab_file]
            with open(dict, "a") as dict_file:
                for i, vocab_item in enumerate(vocab):
                    dict_file.write(f"{vocab_item} {i+2}\n")
        elif token_type == "char":
            with open(f"data/{train_set}/text") as text_file:
                texts = [line.strip().split()[1] for line in text_file]
            texts = " ".join(texts)
            tokens = subprocess.check_output(f"echo '{texts}' | tools/spm_encode --model={bpemodel}.model --output_format=piece", shell=True)
            tokens = tokens.decode().split("\n")
            tokens = [token.strip() for token in tokens if token.strip() != ""]
            tokens = sorted(set(tokens))
            with open(dict, "a") as dict_file:
                for i, token in enumerate(tokens):
                    dict_file.write(f"{token} {i+2}\n")

        num_token = sum(1 for line in open(dict))
        with open(dict, "a") as dict_file:
            dict_file.write(f"<sos/eos> {num_token}\n") # <eos>

需要注意的是，在Python中也需要使用相应的模块和工具来实现shell语句中的一些操作，例如在此代码中使用了`os`、`subprocess`模块和`tools/spm_train`、`tools/spm_encode`脚本来进行文件操作和调用外部命令。另外，由于Python中没有直接对应的`$`符号，需要使用`f-string`或者`str.format()`方法来进行字符串格式化。