File "D:\LSTM\LSTM-word.py", line 13 except AttributeError: ^^^^^^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误通常是因为 `try-except` 代码块中的语法有问题。请检查你的 `try-except` 代码块是否正确使用了语法。以下是一个示例：

try:
    # 你的代码
except AttributeError:
    # 异常处理代码

请注意缩进和冒号的使用。如果你还不能解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助你。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\LSTM\LSTM-word.py", line 94, in <module> train_sentences = pad_input(train_sentences, 200) File "D:\LSTM\LSTM-word.py", line 87, in pad_input features = np.zeros((len(sentences), seq_len),dtype=int) numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 610. MiB for an array with shape (800000, 200) and data type int32

这个错误提示是因为你的代码试图在内存中创建一个大小为 800000x200 的整数数组，但是你的计算机没有足够的内存来存储这个数组。

为了解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：

1. 减少你的训练数据量。如果你的训练数据太大，可以考虑只使用其中一部分来训练模型。

2. 减少你的序列长度。如果你的序列长度太长，可以考虑减少序列长度，以降低内存消耗。

3. 使用更高效的数据类型。你可以使用更紧凑的数据类型，例如 int16 或者 float16，来减少内存消耗。

4. 使用更大的内存。如果你的计算机内存不足，你可以考虑使用更大的内存或者在云计算平台上进行训练。

Traceback (most recent call last): File "D:\LSTM\LSTM-word.py", line 225, in <module> output, h = model(inputs, h) File "C:\Users\蒋佳怡\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return f

根据你提供的错误信息，可能存在以下问题：

1. 模型输入的shape不匹配，导致出现了维度错误，需要检查输入数据的维度是否正确。

2. 模型的参数可能存在问题，需要检查模型的定义是否正确，以及是否存在未定义的变量。

3. 可能是使用了不存在的函数，需要检查代码中使用的函数是否正确。

你可以对照代码仔细检查，或者提供更多的代码信息，以便更好地定位和解决问题。