word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb'))

时间: 2024-04-28 10:21:00 浏览: 87
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GFN_epoch_55.pkl.zip_PKL_Super Resolution_图像超分辨率重建_超分 重建_超分辨

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这段代码的作用是从文件中加载词表。具体来说，代码中使用了 Python 内置的 `open` 函数打开了一个以二进制读取模式打开的 `vocab_dir` 文件，然后调用 `pkl.load` 方法将文件中存储的数据读取到 `word_to_id` 变量中。在这里，`pkl` 是 Python 内置的 `pickle` 模块，用于将 Python 对象序列化为字节流并存储到文件中，或者将字节流反序列化为 Python 对象。由于词表是一个 Python 字典对象，因此可以使用 `pkl` 模块将其序列化为字节流并存储到文件中，也可以从文件中读取字节流并将其反序列化为 Python 字典对象。
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if os.path.exists(vocab_dir): word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb')) else: # tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以词为单位构建词表(数据集中词之间以空格隔开) tokenizer = lambda x: [y for y in x] # 以字为单位构建词表 word_to_id = build_vocab(train_dir, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(word_to_id, open(vocab_dir, 'wb'))

首先，它判断词表文件（即vocab_dir变量所指定的文件）是否存在，如果存在，则直接从文件中加载词表（word_to_id）；否则，根据训练数据（train_dir）和指定的构建方式（字或词）构建词表，并保存到词表文件中。其中...

train_dir = "weibo21/data/train.txt" vocab_dir = "weibo21/data/vocab.pkl" pretrain_dir = "weibo21/data/sgns.sogou.char" emb_dim = 300 filename_trimmed_dir = "weibo21/data/embedding_SougouNews" if os.path.exists(vocab_dir): word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb')) else: # tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以词为单位构建词表(数据集中词之间以空格隔开) tokenizer = lambda x: [y for y in x] # 以字为单位构建词表 word_to_id = build_vocab(train_dir, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(word_to_id, open(vocab_dir, 'wb')) embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

- 定义了一些变量，例如 train_dir 存储训练数据的文件路径，vocab_dir 存储词表的路径，pretrain_dir 存储预训练词向量的路径，emb_dim 存储词向量的维度，filename_trimmed_dir 存储截断后词向量的路径...

给下面代码每一行给上注释 with open(r'mat_pickle/init_mat.pkl', "rb") as f0: init_mat = np.array(list(pickle.load(f0).values())) with open(r'mat_pickle/trans_mat.pkl', "rb") as f1: init_trans_mat = np.array(list(pickle.load(f1).values())) with open(r'mat_pickle/emit_mat.pkl', "rb") as f2: init_emit_mat = pickle.load(f2) catalog = list(init_emit_mat) trans_mat = []

with open(r'mat_pickle/init_mat.pkl', "rb") as f0: init_mat = np.array(list(pickle.load(f0).values())) # Load the initial transition matrix from the pickle file with open(r'mat_pickle/trans_mat.pkl'...

if __name__ == "__main__": device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" with open("datas\\chinese_vec.pkl","rb") as f1: #rb显示为二进制 _, ch_word_2_index,ch_index_2_word = pickle.load(f1) with open("datas\\english_vec.pkl","rb") as f2: _, en_word_2_index, en_index_2_word = pickle.load(f2) ch_corpus_len = len(ch_word_2_index) en_corpus_len = len(en_word_2_index) ch_word_2_index.update({"":ch_corpus_len,"<BOS>":ch_corpus_len + 1 , "<EOS>":ch_corpus_len+2}) en_word_2_index.update({"":en_corpus_len}) ch_index_2_word += ["","<BOS>","<EOS>"] en_index_2_word += [""] 解释每行代码的含义

打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值给f1变量如果__name__ == "__main__": 则执行下列代码： 如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"； 打开名为"datas\\chinese_...

tfidf向量保存 # tfidf = TfidfVectorizer() tfidftransformer_path = './tfidftransformer.pkl' tfidf = pickle.load(open(tfidftransformer_path,"rb")) x_train_df = tfidf.fit_transform(x_train) x_train_df = tfidf.transform(x_train)这个是什么意思

同时，代码中也通过 pickle.load() 方法将之前保存的 tfidftransformer.pkl 文件加载到 tfidf 对象中，以便后续的特征提取过程中使用相同的参数和配置。这样可以避免每次训练模型时都重新计算文本的 TF-IDF 特征向量...

def mult_l(): text = [] data = pd.read_csv('D:/library/文本分类/train.csv', encoding='utf-8') tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(data.word) # print(tfidf.get_feature_names()) # print(features.toarray()) list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/') for t in list_dir_test: with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f: format_sec = f.read() text.append(format_sec) features1 = tfidf.transform(text) clf = joblib.load( 'D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl') # 将模型存储在变量clf_load中 cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates( ).sort_values('id_style').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values) pred_cat_id = clf.predict(features1) # print(pred_cat_id) print('测试集文件：', 'D:/library/fenci/test_1/' + t, '预测类别：', id_to_cat[pred_cat_id[0]]) text.clear() if name == "main": mult_l()报错为ValueError: X has 326125 features, but MultinomialNB is expecting 59079 features as input.

list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/') for t in list_dir_test: with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f: format_sec = f.read() text.append(format_sec)...

def build_dataset(config, ues_word): if ues_word: tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以空格隔开，word-level else: tokenizer = lambda x: [y for y in x] # char-level if os.path.exists(config.vocab_path): vocab = pkl.load(open(config.vocab_path, 'rb')) else: vocab = build_vocab(config.train_path, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(vocab, open(config.vocab_path, 'wb')) print(f"Vocab size: {len(vocab)}") def load_dataset(path, pad_size=32): contents = [] with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content, label = lin.split('\t') words_line = [] token = tokenizer(content) seq_len = len(token) if pad_size: if len(token) < pad_size: token.extend([PAD] * (pad_size - len(token))) else: token = token[:pad_size] seq_len = pad_size # word to id for word in token: words_line.append(vocab.get(word, vocab.get(UNK))) contents.append((words_line, int(label), seq_len)) return contents # [([...], 0), ([...], 1), ...] train = load_dataset(config.train_path, config.pad_size) dev = load_dataset(config.dev_path, config.pad_size) test = load_dataset(config.test_path, config.pad_size) return vocab, train, dev, test

否则，就调用之前定义的 build_vocab 函数构建词汇表，并将其保存到文件中。然后，函数分别加载训练、验证和测试数据集，并将每个样本表示成一个三元组，其中第一个元素是由单词索引构成的列表，第二个元素是标签，...

if __name__ == "__main__": BMES = [] print("正在读取本地模型矩阵...") with open(r'01/init_mat.pkl', "rb") as f0: init_mat = np.array(list(pickle.load(f0).values())) with open(r'01/trans_mat.pkl', "rb") as f1: init_trans_mat = np.array(list(pickle.load(f1).values())) with open(r'01/emit_mat.pkl', "rb") as f2: init_emit_mat = pickle.load(f2) catalog = list(init_emit_mat) trans_mat = [] emit_mat = [] hidden_state = ["B", "M", "E", "S"] for item in init_trans_mat: trans_mat.append(np.array(list(item.values()))) for i in hidden_state: emit_mat.append(np.array(list(init_emit_mat.loc[i]))) emit_mat = np.array(emit_mat).reshape(4,-1) print("读取模型矩阵成功！") print("目前模型的汉字库",catalog)请给这段代码的每行代码加上详细注释

with open(r'01/init_mat.pkl', "rb") as f0: init_mat = np.array(list(pickle.load(f0).values())) # 读取模型中的状态转移矩阵 init_trans_mat with open(r'01/trans_mat.pkl', "rb") as f1: init_trans_mat...

def load_params(self, file_name="params.pkl"): with open(file_name, 'rb') as f: params = pickle.load(f) for key, val in params.items(): self.params[key] = val for i, layer_idx in enumerate((0, 2, 5, 7, 10, 12, 15, 18)): self.layers[layer_idx].W = self.params['W' + str(i+1)] self.layers[layer_idx].b = self.params['b' + str(i+1)]

该方法接受一个可选的参数 file_name，表示要加载的参数文件名，默认为 params.pkl。在该方法中，首先使用 pickle.load 从文件中反序列化 params 对象，然后遍历 params 中的键值对，将参数名作为键，参数值作为值，...

loaded_model = pickle.load(open('path/to/model.pkl', 'rb'))

这行代码是用来从磁盘上加载已经训练好的机器学习模型的。假设你已经将训练好的模型保存在名为 ...如果你的模型文件保存在当前工作目录，则可以简单地将文件名作为参数，例如 pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))。

使用pytorch实现with open('X_cal.pkl', 'rb') as f: (test_images) = pickle.load(f) with open('y_cal.pkl', 'rb') as f: (test_labels) = pickle.load(f)

with open('X_cal.pkl', 'rb') as f: test_images = pickle.load(f) with open('y_cal.pkl', 'rb') as f: test_labels = pickle.load(f) 首先，需要导入Python标准库中的pickle模块。然后，使用with open...

请帮我详细解释每一行代码的意思if __name__ == "__main__": BMES = [] print("正在读取本地模型矩阵...") with open(r'mat_pickle/init_mat.pkl', "rb") as f0: init_mat = np.array(list(pickle.load(f0).values())) with open(r'mat_pickle/trans_mat.pkl', "rb") as f1: init_trans_mat = np.array(list(pickle.load(f1).values())) with open(r'mat_pickle/emit_mat.pkl', "rb") as f2: init_emit_mat = pickle.load(f2) catalog = list(init_emit_mat) trans_mat = [] emit_mat = [] hidden_state = ["B", "M", "E", "S"] for item in init_trans_mat: trans_mat.append(np.array(list(item.values()))) for i in hidden_state: emit_mat.append(np.array(list(init_emit_mat.loc[i]))) emit_mat = np.array(emit_mat).reshape(4,-1) print("读取模型矩阵成功！") print("目前模型的汉字库",catalog) while(1): new_sentence = input("请输入你要分词的句子（如：商品和货币）输入0结束分词功能:") if (new_sentence == '0'): print("输入结束！") break state_s = [0,1,2,3] original = [catalog.index(i) for i in new_sentence] result = compute(original, state_s, init_mat, trans_mat, emit_mat) answer = solve_tag(result,new_sentence) print("分词的结果为：") for item in answer: print(item,end='') print("\n")

with open(r'mat_pickle/init_mat.pkl', "rb") as f0: init_mat = np.array(list(pickle.load(f0).values())) 这行代码用于从文件 init_mat.pkl 中读取 HMM 模型的初始概率矩阵，并将其转换为 numpy 数组格式...

cnn = torch.load('../CNN-LSTM-ATT/model/Densenet+bl+att.pkl') cnn = cnn.to(device) with torch.no_grad(): class_accuary_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm)修改代码

cnn = torch.load('../CNN-LSTM-ATT/model/Densenet+bl+att.pkl') cnn = cnn.to(device) with torch.no_grad(): class_accuracy_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: ...

with open('X_cal.pkl', 'rb') as f: (test_images) = pickle.load(f)如何实现

with open('X_cal.pkl', 'rb') as f: 3. 使用pickle模块中的load()方法从文件中加载数据，并将数据赋值给变量(test_images)。可以使用以下代码实现： (test_images) = pickle.load(f) 4. 最后，关闭...

import os from random import shuffle import pickle import librosa import tensorflow.keras as keras import librosa.display import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def load_files(audio_dir): files=os.listdir(audio_dir) wav_files=[] for wav in files: if not wav.endswith('.wav'): continue wav_files.append(wav) if not wav_files: print('未找到数据集') shuffle(wav_files) nfiles=len(wav_files) ntrain=int(nfiles*0.7) return wav_files[:ntrain],wav_files[ntrain:] audio_dir='../data/recordings/' dataset_pickle='../tmp/recordings.pkl' train_files,valid_files=load_files(audio_dir) print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files),load_files(valid_files)))帮我检查错误

这段代码中有两个问题： 1. 在函数 load_files...train_files, valid_files = load_files(audio_dir) print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files), len(valid_files))) 希望能帮到你！

import pickle import time from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classification_report import numpy as np with open('体育.pkl', 'rb') as f: sports_news = pickle.load(f) # 加载行政新闻数据集 with open('从政.pkl', 'rb') as f: politics_news = pickle.load(f) # 将体育新闻和行政新闻合并成一个数据集 data = np.concatenate([politics_news, sports_news]) def load_variavle(filename): f = open(filename, 'rb') r = pickle.load(f) f.close() return r news = np.concatenate([politics_news, sports_news]) print(news.data[0]) print(news.target_names) print(news.target[0:20]) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=520) vec =TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train=vec.fit_transform(X_train) X_test=vec.transform(X_test) time_start = time.perf_counter() mnb=MultinomialNB() mnb.fit(X_train,y_train) y_predict=mnb.predict(X_test) print('训练时间',time_start) print('准确率:',mnb.score(X_test,y_test)) print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=news.target_names))

这段代码主要是导入一些Python第三方库，包括pickle、time、sklearn等。同时使用了TfidfVectorizer、train_test_split、MultinomialNB和...最后从名为“体育.pkl”的文件中读取了数据，并将其存储在变量sports_news中。
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