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。

class WholeConfig(object) : def __init__ (self): self.cmn = "CMN" self.pre_process = "PRE" self.post_process = "POST" self.gitUrl = "git@git.enflame.cn:hw/processor/mdma.git-->" self.branch = "libra_dev" self.jenkinsConfigList : List[JenkinsConfig] = [] @classmethod def from_dict(cls, data): # create a example of wholeConfig wholeConfig = cls() for key, value in data.items(): # create a new list of JenkinsConfig if key == 'jenkinsConfigList' : jenkinsConfigListObj = JenkinsConfigList.from_dict(value) setattr(wholeConfig, key, jenkinsConfigListObj) # else just add the key elif hasattr(wholeConfig, key): setattr(wholeConfig, key, value) return wholeConfig

这段代码定义了一个 Python 类 `WholeConfig`，该类有以下几个成员变量：

- `cmn`：字符串类型，表示一个常量
- `pre_process`：字符串类型，表示一个常量
- `post_process`：字符串类型，表示一个常量
- `gitUrl`：字符串类型，表示一个 Git 仓库的 URL
- `branch`：字符串类型，表示 Git 仓库的分支
- `jenkinsConfigList`：列表类型，每个元素都是一个 `JenkinsConfig` 对象

该类还定义了一个类方法 `from_dict`，该方法接受一个字典类型的参数 `data`，并返回一个 `WholeConfig` 对象。该方法首先创建一个 `WholeConfig` 对象 `wholeConfig`，然后遍历字典 `data` 中的每一个键值对。如果键为 `jenkinsConfigList`，则调用 `JenkinsConfigList.from_dict(value)` 方法，将返回的对象赋值给 `jenkinsConfigListObj`，并将 `jenkinsConfigListObj` 设置为 `wholeConfig` 的成员变量 `jenkinsConfigList`。如果键不为 `jenkinsConfigList`，则将其直接设置为 `wholeConfig` 的对应成员变量的值。最后返回 `wholeConfig` 对象。

总之，这段代码定义了一个类 `WholeConfig`，并实现了一个类方法 `from_dict`，用于从字典类型的数据中创建一个 `WholeConfig` 对象。