h_s = str[idx-1500:idx].rfind('helpful') TypeError: 'type' object is not subscriptable 修改代码

这个错误提示表明你尝试对类型对象进行切片操作，而类型对象是不可切片的。这通常是由于变量的类型错误或者变量未被正确地初始化导致的。你需要检查代码中涉及到该变量的所有位置，确保变量的类型和值是正确的。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用字符串的 find() 方法查找子串，并且避免了上述 TypeError 错误：

# 假设我们要在一个字符串中查找子串 'helpful'
str = "This is a helpful string for testing"
idx = str.find('helpful')

if idx != -1:
    # 如果找到了子串，就打印出它在字符串中的位置
    print(f"Substring found at index {idx}")
else:
    # 如果找不到子串，就打印出提示信息
    print("Substring not found")

在这个示例代码中，我们首先使用 `find()` 方法查找子串 'helpful' 在字符串 `str` 中的位置，如果找到了这个子串，就打印出它在字符串中的位置；否则，就打印出提示信息。请注意，`find()` 方法返回子串在字符串中的位置，如果找不到子串，就返回 -1。

相关问题

def __init__(self) -> None: self.name = "" self.idx = 0 self.type = None self.classify = None

在这个代码片段中，`__init__` 是Python类的一个特殊方法，用于初始化类的新实例。当你创建一个新的类实例时，这个方法会被自动调用。它定义了一个名为 `RTDETR` 的类，其中包含了一些属性：

1. `self.name`: 用来存储对象名称的变量。
2. `self.idx`: 表示对象索引的变量，默认为0。
3. `self.type`: 存储对象类型的变量，可能与特定任务有关。
4. `self.classify`: 可能是一个分类功能的引用，但具体实现未在给出的代码中明确说明。

如果要创建 `RTDETR` 类的一个实例并设置这些属性，你会这样操作：

class RTDETR:
    def __init__(self):
        self.name = ""  # 初始化名称为空字符串
        self.idx = 0   # 初始化索引为0
        self.type = None  # 初始化类型为None（可能需要根据实际需求赋值）
        self.classify = None  # 初始化分类功能为None（同样需要实际依赖）

# 创建一个RTDETR实例
model = RTDETR()

注意，这里的代码并没有涉及到 `def __init__(self) -> None:` 的部分，因为这部分通常会写在类定义的内部，而上述代码展示了如何在类中定义和初始化这些属性。如果你需要了解更多关于如何自定义类和它的实例化过程，可以查阅相关的Python类和对象教程。

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

下面是正确缩进的代码：

import torch 
import torch.nn as nn 
import torch.optim as optim 
import numpy as np 

# 定义基本循环神经网络模型 
class RNNModel(nn.Module): 
    def __init__(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): 
        super(RNNModel, self).__init__() 
        self.rnn_type = rnn_type 
        self.input_size = input_size 
        self.hidden_size = hidden_size 
        self.output_size = output_size 
        self.num_layers = num_layers 
        self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) 
        if rnn_type == 'RNN': 
            self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) 
        elif rnn_type == 'GRU': 
            self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) 
        self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) 

    def forward(self, input, hidden): 
        input = self.encoder(input) 
        output, hidden = self.rnn(input, hidden) 
        output = output.view(-1, self.hidden_size) 
        output = self.decoder(output) 
        return output, hidden 

    def init_hidden(self, batch_size): 
        if self.rnn_type == 'RNN': 
            return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 
        elif self.rnn_type == 'GRU': 
            return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 

# 定义数据集 
with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: 
    chars = f.readline() 
    chars = list(chars) 
    idx_to_char = list(set(chars)) 
    char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) 
    corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 

# 定义超参数 
input_size = len(idx_to_char) 
hidden_size = 256 
output_size = len(idx_to_char) 
num_layers = 1 
batch_size = 32 
num_steps = 5 
learning_rate = 0.01 
num_epochs = 100 

# 定义模型、损失函数和优化器 
model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) 
criterion = nn.CrossEntropyLoss() 
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 

# 训练模型 
for epoch in range(num_epochs): 
    model.train() 
    hidden = model.init_hidden(batch_size) 
    loss = 0 
    for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): 
        optimizer.zero_grad() 
        hidden = hidden.detach() 
        output, hidden = model(X, hidden) 
        loss = criterion(output, Y.view(-1)) 
        loss.backward() 
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) 
        optimizer.step() 
    if epoch % 10 == 0: 
        print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")