引用了不存在的字段 'bottom_id_vecs'。 出错 caffe.Net (line 74) self.attributes.bottom_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.bottom_id_vecs, 'UniformOutput', false);
时间: 2024-04-03 15:35:58 浏览: 21
这个错误提示说明在 caffe.Net 类的第 74 行代码中,使用了一个名为 'bottom_id_vecs' 的属性,但该属性并不存在。这可能是因为属性名称拼写错误、属性未被正确创建或初始化,或者代码中缺少定义属性的语句。你需要仔细检查代码,找到这个属性的定义或者确认这个属性是否应该存在。另外,也可以检查一下 caffe.Net 类的构造函数或其他与属性相关的方法,看看是否有漏掉的代码。
相关问题
% expose bottom_id_vecs and top_id_vecs for public read access self.attributes.bottom_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.bottom_id_vecs, 'UniformOutput', false); self.bottom_id_vecs = self.attributes.bottom_id_vecs; self.attributes.top_id_vecs = cellfun(@(x) x+1, self.attributes.top_id_vecs, 'UniformOutput', false); self.top_id_vecs = self.attributes.top_id_vecs;
这段代码看起来像是 Python 代码的一部分,但是缺少了上下文,不太清楚这段代码的具体作用。可以看出这段代码是对 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 进行了一些操作,将它们的值加1,并将结果存储在 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 中。同时,它还将 bottom_id_vecs 和 top_id_vecs 设置为了 self.attributes.bottom_id_vecs 和 self.attributes.top_id_vecs 的值。这样做可能是为了方便在其他函数中调用这些变量的值。
train_X = vecs[:len(train_texts)] vecs是干什么
vecs是通过CountVectorizer类对训练集和测试集进行特征提取后,转换为密集矩阵的结果。在这段代码中,使用vecs[:len(train_texts)]选取vecs中的前len(train_texts)个元素作为训练数据的特征向量,即vecs中前面的部分是训练数据的特征向量,后面的部分是测试数据的特征向量。这是因为在函数中,train_texts在test_texts之前。所以vecs中前面的部分是训练数据的特征向量。最后,将训练数据的特征向量存储在train_X中。