_, _, h, w = tensor.shape ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 1)

根据你提供的错误信息，这是一个Python代码的错误，出现了“ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 1)”的提示，意思是期望得到4个值来解包，但是只得到了一个值。这通常是由于尝试将一个维度数不足的张量解包为4个值所导致的。你需要检查你的代码，确保您正在正确地处理张量的形状。

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上述代码报错了，怎么修改？报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 330, in <module> outputs = model(seed_word_ids) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py", line 974, in forward batch_size, seq_length = input_shape ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

根据报错信息，可以看出是在执行 `outputs = model(seed_word_ids)` 这一行代码时出错了，因为模型需要输入的是一个包含batch size和sequence length两个维度的张量，而 `seed_word_ids` 只包含了一个词的id。因此，我们需要将 `seed_word_ids` 改为包含batch size和sequence length两个维度的张量，即 `(batch_size, sequence_length)`。

以下是可能的修改方案：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 种子词列表
seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全']

# 加载微博用户文本语料（假设存储在corpus.txt文件中）
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    corpus = f.readlines()

# 预处理文本语料，获取每个中文词汇的词向量
corpus_vectors = []
for text in corpus:
    # 使用BERT分词器将文本分成词汇
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    # 将词汇转换为对应的id
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    # 将id序列转换为PyTorch张量
    input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)
    # 使用BERT模型计算词向量
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids)
        last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :]
        avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
    corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy())

# 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度
similarity_threshold = 0.8
privacy_words = set()
for seed_word in seed_words:
    # 将种子词转换为对应的id
    seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word))
    # 将id序列转换为PyTorch张量，并增加batch size维度
    seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)
    # 使用BERT模型计算种子词的词向量
    with torch.no_grad():
        outputs = model(seed_word_ids)
        last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :]
        avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
        seed_word_vector = avg_pooling.numpy()
    # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度
    for i, vector in enumerate(corpus_vectors):
        sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0]
        if sim >= similarity_threshold:
            privacy_words.add(corpus[i])

print(privacy_words)

在上述代码中，我们将 `seed_word_ids` 的创建方式改为了 `seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)`，以增加batch size维度。同时，我们将 `seed_word_ids` 的创建放到了for循环内，以便在处理不同种子词时能够正确创建张量。

请注意，上述代码仅为示例代码，您可能需要对其进行一些修改和调整以适应您的具体场景。

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_inference(model, fname1, fname2, cache=None): for fname in [fname1, fname2]: if fname not in cache: img = cv2.imread(fname, 0) h, w = img.shape[:2] cache[fname] = {} for image_size in image_sizes: if max(h, w) != image_size: img_r, (h_r, w_r) = resize(img, image_size) else: img_r = img.copy() h_r, w_r = img_r.shape[:2] tensor = torch.from_numpy(img_r.astype(np.float32)/255.0).cuda()[None, None] cache[fname][image_size] = {'img': tensor.half(), 'h': h, 'w': w, 'h_r': h_r, 'w_r': w_r} mkpts1, mkpts2 = np.empty((0,2), dtype=np.float32), np.empty((0,2), dtype=np.float32)

这段代码是一个名为`matching_inference`的函数，包含四个参数：`model`是一个模型，`fname1`和`fname2`是两张图像的文件路径，`cache`是一个缓存字典。该函数的作用是对两张图像进行匹配，并返回它们的特征点坐标。

1. `for fname in [fname1, fname2]:`：遍历两张图像的文件路径。
2. `if fname not in cache:`：如果该图像的路径不在缓存字典中，执行以下操作：
3. `img = cv2.imread(fname, 0)`：使用OpenCV库读取该图像并将其转换为灰度图像。
4. `h, w = img.shape[:2]`：获取该图像的高度和宽度。
5. `cache[fname] = {}`：将该图像的路径作为键，创建一个空字典作为值，并将其存储到缓存字典中。
6. `for image_size in image_sizes:`：遍历一个名为`image_sizes`的列表，该列表包含不同的图像尺寸。
7. `if max(h, w) != image_size:`：如果该图像的高度和宽度的最大值不等于当前遍历到的图像尺寸，则执行以下操作：
8. `img_r, (h_r, w_r) = resize(img, image_size)`：使用一个名为`resize`的函数将该图像调整为当前遍历到的图像尺寸，并返回调整后的图像和其新的高度和宽度。
9. `else:`：如果该图像的高度和宽度的最大值等于当前遍历到的图像尺寸，则执行以下操作：
10. `img_r = img.copy()`：将该图像复制到`img_r`变量中。
11. `h_r, w_r = img_r.shape[:2]`：获取`img_r`的高度和宽度。
12. `tensor = torch.from_numpy(img_r.astype(np.float32)/255.0).cuda()[None, None]`：将`img_r`转换为一个PyTorch张量，并将其标准化到0到1的范围内，最后将其放置在GPU上。
13. `cache[fname][image_size] = {'img': tensor.half(), 'h': h, 'w': w, 'h_r': h_r, 'w_r': w_r}`：将该图像的当前尺寸和对应的PyTorch张量、高度、宽度、调整后的高度和宽度存储到缓存字典中。
14. `mkpts1, mkpts2 = np.empty((0,2), dtype=np.float32), np.empty((0,2), dtype=np.float32)`：创建两个空的NumPy数组，用于存储两张图像的特征点坐标。这两个数组在后续的代码中会被填充。