d2l.DATA_HUB['cmn-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'cmn-eng.zip', '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5') #@save def read_data_nmt(): """载入“英语－法语”数据集""" with open(d2l.download('time_machine'), 'r') as f: lines = f.readlines() return f.readlines() 报这个错误I/O operation on closed file.，怎样解决

这个错误通常是因为在已经关闭的文件上进行读写操作所引起的。在上述代码中，`f` 文件在 `with` 语句块执行完毕后自动关闭了。因此，当你在 `return` 语句中再次使用 `f.readlines()` 时，就会报出 I/O 错误。

要解决这个问题，你可以将 `f.readlines()` 存储在一个变量中，然后在 `with` 语句块外面返回该变量。修改后的代码如下：

import d2l

d2l.DATA_HUB['cmn-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'cmn-eng.zip', '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')

def read_data_nmt():
    """载入中文－英文数据集"""
    with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    return lines

这样就不会再报出 I/O 错误了。

相关问题

from torch.utils import data def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines num_lines = min(num_examples, len(raw_text.split('\n'))) text = raw_text.split('\n')[:num_lines] src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_vocab('cmn-eng') src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) return src_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break 报这个错误ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

问题出在这一行代码上：

src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps)

这个函数返回的是一个迭代器对象，但是在你的 load_data_nmt 函数中却没有将其打包到元组中一起返回，导致在使用元组解包时数量不足的错误。你需要修改 load_data_nmt 函数，将 src_iter 也添加到返回的元组中，如下所示：

def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600):
    """返回翻译数据集的迭代器和词表"""
    with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    num_lines = min(num_examples, len(lines))
    lines = lines[:num_lines]
    src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_vocab('cmn-eng')
    src_iter, tgt_iter = d2l.build_data_iter(lines, src_vocab, tgt_vocab,
                                              batch_size, num_steps)
    return src_iter, tgt_iter, src_vocab, tgt_vocab

这样修改后，你的代码就可以正确运行了。

spring_cmn-0.0.1-SNAPSHOT.jar中没有主清单属性

在spring_cmn-0.0.1-SNAPSHOT.jar中没有主清单属性的问题，通常是由于缺少Spring Boot的相关配置所导致的。在Spring Boot应用程序中，主清单属性是指在MANIFEST.MF文件中定义的Main-Class属性，用于指定应用程序的入口类。如果在构建jar包时没有正确配置或生成这个属性，就会出现没有主清单属性的错误。

为了解决这个问题，可以按照以下步骤操作：

1. 确保在项目的pom.xml文件中正确引入了spring-boot-maven-plugin插件，并且配置了它的mainClass属性。这样，在构建jar包时会自动生成主清单属性。

2. 确保在应用程序的入口类上使用了@SpringBootApplication注解，并且该类被正确标识为应用程序的入口点。

3. 检查构建过程中是否有任何警告或错误信息，特别是与打包和构建jar文件相关的问题。可能需要更新或修复相关的依赖项。

4. 确保使用正确的命令来构建和运行jar包。在使用命令行构建jar包时，可以使用以下命令：mvn clean package。然后，使用java -jar命令来运行jar包：java -jar spring_cmn-0.0.1-SNAPSHOT.jar。

通过按照以上步骤操作，应该能够解决spring_cmn-0.0.1-SNAPSHOT.jar中没有主清单属性的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Spring Cloud入门教程-微服务监控Spring Boot Admin，linux技术手册](https://blog.csdn.net/m0_54861402/article/details/122083645)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Spring Cloud入门教程-配置中心 Config，致Java高级工程师的一封信](https://blog.csdn.net/m0_65320833/article/details/122106063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]