import cmn_logging是什么意思

`import cmn_logging` 是 Python 中导入一个名为 `cmn_logging` 的模块的语句。`cmn_logging` 模块通常用于提供日志记录功能，即在程序运行过程中输出各种信息以帮助调试和监控程序的运行状态。在实际使用中，我们可以使用 `cmn_logging` 模块提供的函数来输出不同级别的日志信息，例如 `info`、`debug`、`warning`、`error` 等。

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VS2010中 读取xml,将元素name节点中“”L1_LOG_SUBMDL_“字符串截取掉 保留CMN、CSI <module name="SLOG_MODULE_PHY" value="1"> <submodule name="L1_LOG_SUBMDL_CMN" value="19" /> <submodule name="L1_LOG_SUBMDL_CMN" value="147" /> <submodule name="L1_LOG_SUBMDL_CMN" value="19" /> <submodule name="L1_LOG_SUBMDL_CSI" value="83" /> </module>

在 VS2010 中，您可以使用 MFC 中的 CMarkup 类来读取和处理 XML 数据。以下是一个示例代码，演示如何读取 XML 数据并截取 `<submodule>` 元素的 `name` 属性值中的子字符串：

#include "Markup.h"

void ReadAndProcessXML()
{
    CMarkup xml;
    if (xml.Load("your_xml_file.xml"))
    {
        CString submoduleName;
        while (xml.FindElem("submodule"))
        {
            submoduleName = xml.GetAttrib("name");

            // 截取子字符串
            CString subString = submoduleName.Right(submoduleName.GetLength() - 16); // 16 是 "L1_LOG_SUBMDL_" 的长度

            // 输出结果
            AfxMessageBox(subString);
        }
    }
}

上述代码中，我们首先包含了 "Markup.h" 头文件，并定义了一个函数 `ReadAndProcessXML()` 用于读取和处理 XML 数据。

在函数中，我们创建了一个 CMarkup 对象 `xml` 并使用 `Load()` 函数加载 XML 文件。然后，我们使用 `FindElem()` 函数找到 `<submodule>` 元素，并通过 `GetAttrib()` 函数获取其 `name` 属性值。

接下来，我们使用 `Right()` 函数将 `submoduleName` 中的子字符串截取出来。由于您想要截取掉 "L1_LOG_SUBMDL_" 这个字符串，所以我们使用 `Right()` 函数并传入参数 `(submoduleName.GetLength() - 16)`，其中 16 是 "L1_LOG_SUBMDL_" 的长度。

最后，我们将截取后的子字符串存储在 `subString` 变量中，并根据需要进行进一步处理或输出。

请注意，您需要将 "your_xml_file.xml" 替换为您实际的 XML 文件路径。此外，您还需要将代码放置在适当的位置，并根据您的需求进行进一步修改和处理。

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。