torchtext-0.15.2所对应的Vocab.init() got an unexpected keyword argument 'min_freq'

这个问题可能是因为 torchtext 版本不同导致的。在 torchtext-0.9.0 中，Vocab 类的构造函数不再支持 `min_freq` 参数，代替它的是 `min_freqs` 参数。因此，你可以尝试更新到最新的 torchtext 版本。如果你需要使用旧版本的 torchtext，可以使用以下代码来创建 Vocab 对象：

from torchtext.vocab import Vocab

vocab = Vocab(counter, min_freq=5, specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])

其中，`counter` 是一个 `collections.Counter` 对象，用于统计单词出现的次数。`min_freq` 参数表示只有出现次数大于等于该值的单词才会被加入到词表中。`specials` 参数是一个特殊单词列表，用于指定一些特殊的单词（如 `<unk>`、`<pad>` 等）的处理方式。

相关问题

Vocab.__init__() got an unexpected keyword argument 'min_freq'

这个错误通常是由于使用了不兼容的版本的PyTorch导致的。在较新的版本中，`min_freq`参数已被弃用，应改用`min_count`参数。尝试更新您的PyTorch版本并将代码中的`min_freq`参数改为`min_count`参数，应该可以解决这个问题。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文和代码，以便我可以更好地帮助您解决问题。

counter = Counter() for (label, texts) in TextData.values: counter.update(jieba.cut(texts)) min_freq = 1 # 设置最小频次 vocab = Vocab(counter, min_freq=min_freq) print(vocab['我'])还是出现Vocab.__init__() got an unexpected keyword argument 'min_freq'错误

这个错误可能是因为你使用的版本不支持`min_freq`参数。`min_freq`参数是在`torchtext.vocab`模块的`Vocab`类的`__init__()`函数中引入的，需要确保你正在使用的是支持该参数的版本。

另外，你的代码中没有给出`TextData`的定义，如果`TextData`是一个列表，那么你需要使用`enumerate()`函数来遍历它，并且在更新`counter`时需要将`texts`转换为字符串类型，如下所示：

from collections import Counter
import jieba
from torchtext.vocab import Vocab

TextData = [('label1', '我喜欢吃苹果'), ('label2', '你喜欢吃香蕉吗？')]

counter = Counter()
for i, (label, texts) in enumerate(TextData):
    counter.update(jieba.cut(str(texts)))
min_freq = 1  # 设置最小频次
vocab = Vocab(counter, min_freq=min_freq)
print(vocab['我'])

请尝试使用这个代码片段，并确保你正在使用支持`min_freq`参数的版本。