L0=[n[0] for n in data] L4=[n[4] for n in data] T=dict(zip(L0,L4)) X=list(map(lambda x,y: (x,y),T.keys(),T.values()))
时间: 2024-06-07 15:11:15 浏览: 7
这段代码的作用是将列表 `data` 中每个元素的第一个和第五个元素提取出来,然后将第一个元素作为字典 `T` 的键,第五个元素作为值,最后将 `T` 中的键和值打包成元组,存储在列表 `X` 中。
具体解释如下:
第一行代码 `L0=[n[0] for n in data]` 使用列表推导式将 `data` 中每个元素的第一个元素提取出来,存储在列表 `L0` 中。
第二行代码 `L4=[n[4] for n in data]` 使用列表推导式将 `data` 中每个元素的第五个元素提取出来,存储在列表 `L4` 中。
第三行代码 `T=dict(zip(L0,L4))` 使用 `zip()` 函数将 `L0` 和 `L4` 中对应位置的元素打包成元组,然后使用 `dict()` 函数将其转换为字典 `T`,其中 `L0` 的元素作为键,`L4` 的元素作为值。
第四行代码 `X=list(map(lambda x,y: (x,y),T.keys(),T.values()))` 使用 `map()` 函数将 `T` 中的键和值分别提取出来,然后使用 `lambda` 表达式将它们打包成元组,最后使用 `list()` 函数将所有元组打包成列表 `X`。
相关问题
freq_dict = {keyword: for keyword in keywords}无效
这个问题是一个技术问题,我可以回答。这个代码中的语法错误是缺少一个循环体,应该是这样的:freq_dict = {keyword: for keyword in keywords}。这个代码可以创建一个字典,其中关键字是keywords列表中的每个元素,值都是。
Error(s) in loading state_dict for DataParallel:
This error occurs when trying to load the state_dict of a model trained using DataParallel in PyTorch. The error message may contain more specific information about the issue, but generally it indicates that the state_dict cannot be loaded because it was saved using DataParallel and the current model is not using DataParallel.
To resolve this error, you can either modify your model to use DataParallel when loading the state_dict, or modify the state_dict to remove references to DataParallel.
To modify your model to use DataParallel when loading the state_dict, you can wrap your model in DataParallel before loading the state_dict, like so:
```
model = nn.DataParallel(model)
model.load_state_dict(state_dict)
```
If you want to modify the state_dict to remove references to DataParallel, you can use the following code:
```
state_dict = {k.replace('module.', ''): v for k, v in state_dict.items()}
model.load_state_dict(state_dict)
```
This code removes the 'module.' prefix from the keys in the state_dict, which is added automatically by DataParallel.
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