请在（1）处填上合适的代码。 class seq: n=0 def （1）(self): self.n+=1 return self.n def __iter__(self): return self if __name__=='__main__': s=seq() for i in range(5): print(next(s),end=' ')

请在（1）处填上合适的代码：

def __next__(self):
    return self.n

完整代码如下：

class seq:
    n=0
    def __next__(self):
        self.n+=1
        return self.n
    def __iter__(self):
        return self

if __name__=='__main__':
    s=seq()
    for i in range(5):
        print(next(s),end=' ')

输出结果为：1 2 3 4 5

相关问题

class Recovery(Model): def __init__(self, hidden_dim, n_seq): self.hidden_dim=hidden_dim self.n_seq=n_seq return def build(self, input_shape): recovery = Sequential(name='Recovery') recovery = net(recovery, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.n_seq) return recovery

这段代码定义了一个名为Recovery的类，继承自Keras的Model类。Recovery类用于构建一个恢复模型，该模型用于将输入序列恢复为原始数据。

Recovery类具有以下方法和属性：
- __init__方法：初始化方法，接受hidden_dim和n_seq两个参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量，n_seq指定序列长度。
- build方法：构建方法，接受input_shape作为参数。在该方法中，创建一个名为recovery的Sequential模型对象，并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3，hidden_units设置为self.hidden_dim，output_units设置为self.n_seq（因为恢复模型的输出与输入具有相同的序列长度）。最后返回构建好的模型对象。

通过创建Recovery类的实例，你可以使用build方法来构建一个恢复模型，该模型包含多层GRU或LSTM，并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。序列长度由n_seq指定。恢复模型可以用于将输入序列恢复为原始数据，例如在序列预测或生成任务中。

class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)

这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类，用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法：

- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`：初始化函数，参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性，例如 `inference` 表示是否为预测模式，`max_seq_len` 表示最大序列长度，`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`：加载数据集的方法，返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据，每个元素都是一个长度为 3 的列表，分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`：返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`：根据索引返回一个样本，返回的是一个字典类型，包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。

该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。