ValueError: Exceeds the limit (4300) for integer string conversion; use sys.set_int_max_str_digits() to increase the limit

这个错误是由于你尝试将一个超过整数字符串转换限制（默认为4300）的值转换为字符串而引起的。你可以使用`sys.set_int_max_str_digits()`函数来增加这个限制。这个函数可以设置整数转换为字符串时的最大位数。

例如，如果你想将限制增加到5000，你可以这样做：

import sys

sys.set_int_max_str_digits(5000)

请注意，增加限制可能会导致更多的内存使用和计算时间。因此，在增加限制之前，请确保你的系统具备足够的资源来处理更大的整数字符串。

相关问题

ValueError: Exceeds the limit (4300 digits) for integer string conversion; use sys.set_int_max_str_digits() to increase the limit

这个错误是由于Python中整数转换字符串时的默认限制导致的。在Python中，整数转换为字符串时，默认限制为4300位数字。如果您的整数超过了这个限制，就会触发这个错误。

要解决这个问题，您可以使用`sys.set_int_max_str_digits()`函数来增加限制。以下是一个示例：

import sys

# 增加整数转换字符串的限制为5000位
sys.set_int_max_str_digits(5000)

# 您的代码逻辑...

在这个示例中，我们使用`sys.set_int_max_str_digits()`函数将整数转换字符串的限制增加到5000位。您可以根据需要将其设置为适当的值。

请注意，增加限制可能会导致更多内存使用和执行时间。因此，根据实际情况，增加限制时需要权衡性能和需求。

希望这个解答对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

这段代码是关于PyKEEN的元数据和源数据的设置。在这里，它设置了以下内容：
1. 数据集
2. 模型
3. 损失函数
4. 正则化器
5. 优化器
6. 训练循环
7. 训练
8. 评估器和度量指标

在设置每个内容时，代码都会使用一些辅助函数来获取相应的类，并将其规范化为可读的字符串。这些信息将被保存在study对象的user_attrs属性中。