示例代码报错如下 vectors = generate_vectors(50, 6) TypeError: sum_vectors.<locals>.wrapper() takes 1 positional argument but 2 were given
时间: 2024-06-07 07:11:05 浏览: 9
这个错误提示显示你调用了 `sum_vectors.<locals>.wrapper()` 函数,但是该函数只接受一个位置参数,而你传递了两个参数。这是因为在 `generate_vectors(50, 6)` 函数中,可能存在对 `sum_vectors` 函数的错误调用。
你需要检查 `sum_vectors` 函数的定义,确保它只接受一个位置参数。如果 `sum_vectors` 函数确实只接受一个位置参数,那么你需要检查调用该函数的代码,确保只传递一个位置参数。如果问题仍然存在,请贴出相关代码,我们一起来看看。
相关问题
解释std::vector<std::vector<bool>> boundary_index(x_num + 1, std::vector<bool>(y_num + 1, false));
这行代码定义了一个名为`boundary_index`的二维布尔型向量(vector of vectors),它的大小为`(x_num + 1) × (y_num + 1)`,并且所有元素的初始值都被设置为`false`。
具体来说,`std::vector<bool>`是一个专门用于存储布尔型数据的容器,它被优化成了一位的布尔型数组,以便能够更高效地占用内存。`std::vector<std::vector<bool>>`则是一个二维的布尔型向量,它由多个一维的布尔型向量组成,每个一维向量都代表了一个行。这种方式可以方便地表示一个二维的布尔型数组,并且可以使用`boundary_index[i][j]`的方式访问第`i`行第`j`列的元素。
vectors = Vectors(name=model_name, cache=model_path)
这行代码是用于加载预训练的词向量模型。在这里,`model_name`是指预训练模型的名称,而`model_path`则是指预训练模型的路径。
通过`Vectors`类,可以加载已经训练好的词向量模型,这些词向量模型通常是在大规模语料上经过训练得到的。加载预训练的词向量模型的好处是可以利用预训练模型中的丰富语义信息,提高后续任务(如文本分类、序列标注等)的性能。
一旦加载了预训练的词向量模型,你可以使用这些词向量来初始化自己的嵌入层,或者在模型中直接使用这些词向量进行文本处理。
希望这个解释对你有所帮助。如果还有其他问题,请随时提问。
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