def tokenize_nmt(lines, token='word'): """词元化“英语－汉语”数据数据集""" # def tokenize(lines, token='word'): #@save """将文本行拆分为单词或字符词元""" if token == 'word': return [line.split() for line in lines] elif token == 'char': return [list(line) for line in lines] else: print('错误：未知词元类型：' .format(token)) source, target = tokenize_nmt(text) source[:6], target[:6] 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""" text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>']) tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>']) src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps) tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps) data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len) data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size) return data_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 TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

这段代码出现了错误，具体错误信息是：TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object。这个错误通常表示一个函数返回了空值（None），而在接收这个函数返回值的地方却试图对其进行解包操作。在这个例子中，可能是在load_data_nmt这个函数中，build_array_nmt函数返回了空值，导致整个load_data_nmt函数返回了None。你可以检查一下build_array_nmt这个函数是否正常运行，或者在load_data_nmt函数中添加一些调试信息来定位问题所在。

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def tokenize_nmt(lines, token='word'): #@save """将文本行拆分为单词或字符词元""" if token == 'word': return [line.split() for line in lines] elif token == 'char': return [list(line) for line in lines] else: print('错误：未知词元类型：' + token) source, target = tokenize_nmt(lines) source[:6], target[:6]] 这段代码报这个错NameError: name 'lines' is not defined

这个错误通常是因为你没有定义变量 lines，但是在代码中却使用了这个变量。请检查一下你的代码，看看是否已经定义了变量 lines。如果没有定义，请定义这个变量并给它赋值，例如：

lines = ["This is a sample sentence.", "Another sample sentence."]

如果已经定义了变量 lines，那么请检查一下变量名是否拼写正确，是否在正确的位置使用了它。另外，在最后一行代码中，你可能需要将 source[:6], target[:6]] 改为 print(source[:6], target[:6])，以便正确输出结果。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，我会尽力帮助你解决问题。

1 train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) 2 for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: 3 print('X:', X.type(torch.int32)) Cell In[62], line 5, in load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples) 3 """返回翻译数据集的迭代器和词表""" 4 text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) ----> 5 source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) 6 src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, 7 reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>']) 8 tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, 9 reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>']) Cell In[56], line 11, in tokenize_nmt(lines, token) 9 return [list(line) for line in lines] 10 else: ---> 11 print('错误：未知词元类型：' + token) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

这个错误是因为在`tokenize_nmt`函数的`else`分支中，使用`print`语句时，将字符串和整数相加，导致类型不匹配而出错。建议将`print`语句改为输出字符串和整数的组合，例如使用字符串格式化方法将其组合为一个字符串，示例如下：

print('错误：未知词元类型：%s' % token)

或者使用`format`方法：

print('错误：未知词元类型：{}'.format(token))