parts = ckpt_path_train.split('/') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'

根据提供的引用内容，报错`AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'`是因为`ckpt_path_train`是`None`类型对象，而`None`对象没有`split`属性。这意味着`ckpt_path_train`没有被正确赋值或者是在使用之前被修改成了`None`。

为了解决这个问题，你可以检查一下`ckpt_path_train`的赋值部分，确保它被正确地赋值为一个字符串类型的路径。另外，你还可以检查一下在使用`ckpt_path_train`之前是否有其他代码修改了它的值。

以下是一个示例代码，展示了如何正确使用`split`方法来分割字符串：

ckpt_path_train = "path/to/ckpt"
parts = ckpt_path_train.split('/')

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def initialise_vars(self): # Load ckpt file if given, otherwise initialise variables and hard copy to target networks if train_params.CKPT_FILE is not None: #Restore all learner variables from ckpt ckpt = train_params.CKPT_DIR + '/' + train_params.CKPT_FILE ckpt_split = ckpt.split('-') step_str = ckpt_split[-1] self.start_step = int(step_str) self.saver.restore(self.sess, ckpt) else: self.start_step = 0 self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Perform hard copy (tau=1.0) of initial params to target networks self.sess.run(self.init_update_op)

这段代码是一个机器学习模型中初始化变量的函数，包含以下几个步骤：

1. 首先检查是否存在ckpt文件，如果存在，则从ckpt文件中恢复所有学习器变量。ckpt文件路径由train_params.CKPT_DIR + '/' + train_params.CKPT_FILE组成。
2. 如果没有ckpt文件，则将起始步数设置为0，并使用TensorFlow的global_variables_initializer()方法初始化所有变量。
3. 接下来，代码使用tau = 1.0来执行初始参数的硬复制到目标网络中。这个过程是一种常见的机器学习技巧，旨在确保目标网络的参数与学习器网络的参数相同。

需要注意的是，这段代码中的self.saver是一个TensorFlow的saver对象，用于保存和恢复模型的变量。self.sess是一个TensorFlow的会话对象，用于运行模型。self.init_update_op是一个TensorFlow操作，用于执行硬复制初始参数到目标网络的操作。

解释代码 def __init__(self, type='train', model='BILSTM'): self.config = Config() self.saver = None self.util = Util() self.loader = Loader() self.model_type = model self.logger = self.util.get_logger(self.config.log_file) self.model = cnn_model(self.config) if self.model_type == 'IDCNN' else BiLSTM_model(self.config) self.ckpt_path = self.config.cnn_ckpt_path if self.model_type == 'IDCNN' else self.config.lstm_ckpt_path if type == 'train': self.train()

这段代码定义了一个名为`__init__`的初始化函数，该函数接受两个参数：`type`和`model`，并且返回一个对象。

在函数内部，代码首先调用了一个名为`Config`的类，该类用于设置模型的各种配置参数。然后创建了一个`Saver`对象，该对象用于保存训练过程中的模型参数。接着创建了一个名为`Util`的工具类对象，该对象用于提供一些常用的工具函数。

接下来，代码定义了一个名为`Loader`的类，该类用于加载训练数据。然后，根据`model`参数的值，选择使用`cnn_model`函数或者`BiLSTM_model`函数来创建模型。这两个函数分别创建了一个基于CNN的模型和一个基于双向LSTM的模型。

接着，代码根据`model_type`参数的值，选择使用`cnn_ckpt_path`或者`lstm_ckpt_path`作为模型参数的保存路径。

最后，如果`type`参数的值为`train`，则调用`train()`函数进行模型的训练。这个函数没有在代码中给出，但可以猜测它会使用之前定义的模型和数据加载器来训练模型，并且在训练过程中使用`Saver`对象保存模型参数。