File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_8476\1881287784.py", line 5 emotions = pd.read_csv('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\平均情绪指数.csv',encoding='gbk',parse_dates=['日期'], index_col='日期') ^ SyntaxError: invalid character ',' (U+FF0C)
时间: 2023-06-10 13:08:22 浏览: 72
这个错误是因为在编写代码时使用了一个不正确的逗号字符。在这行代码中,出现了一个全角逗号(U+FF0C)替代了半角逗号(,)。将逗号替换为半角逗号即可解决这个问题。修改后的代码应该是这样的:
```
emotions = pd.read_csv('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\平均情绪指数.csv', encoding='gbk', parse_dates=['日期'], index_col='日期')
```
相关问题
def load_cnn_train(): data = pd.dataest_csv(dataset_path) pixels = data['pixels'].tolist() width, height = 48, 48 faces = [] for pixel_sequence in pixels: face = [int(pixel) for pixel in pixel_sequence.split(' ')] face = np.asarray(face).reshape(width, height) face = cv2.resize(face.astype('uint8'),image_size) faces.append(face.astype('float32')) faces = np.asarray(faces) faces = np.expand_dims(faces, -1) emotions = pd.get_dummies(data['emotion']).as_matrix() return faces, emotions
这是一个用于加载CNN训练数据的函数。它的功能是从给定的数据集路径中读取数据,对每个像素序列进行处理,并将结果存储在一个列表中。然后,它将每张脸的大小调整为指定的宽度和高度,并将结果转换为浮点数类型。最后,它将脸部数据和情绪标签转换为NumPy数组,并返回这两个数组。
请注意,这段代码中使用的一些函数和库需要提前导入,比如`pandas`和`numpy`库以及`cv2`模块。另外,`image_size`变量的值需要在代码中定义。如果您有任何进一步的问题,请随时提问。
def train_test(X, y, X1, y1, X2, y2, dataset_name, emotion_class, groupsLabel, groupsLabel1, spot_multiple, final_subjects, final_emotions, final_samples, final_dataset_spotting, k, k_p, expression_type, epochs_spot=10, epochs_recog=100, spot_lr=0.0005, recog_lr=0.0005, batch_size=32, ratio=5, p=0.55, spot_attempt=1, recog_attempt=1, train=False): start = time.time() loso = LeaveOneGroupOut() subject_count = 0 total_gt_spot = 0 metric_final = MeanAveragePrecision2d(num_classes=1) adam_spot = keras.optimizers.Adam(lr=spot_lr) adam_recog = keras.optimizers.Adam(lr=recog_lr) model_spot = MEAN_Spot(adam_spot) weight_reset_spot = model_spot.get_weights() #Initial weights
这段代码是一个用 Keras 训练模型的函数。其中,它的参数包括输入数据 X 和标签 y,测试数据 X1 和标签 y1,验证数据 X2 和标签 y2,以及其他一些训练参数,例如学习率、批量大小、训练轮数等等。
模型的训练主要分为两个阶段:首先是 MEAN_Spot 模型的训练,然后是训练识别模型。在训练过程中,使用了 LeaveOneGroupOut 交叉验证方法,以避免过拟合。
此外,该函数还定义了一个 MeanAveragePrecision2d 类型的指标 metric_final,用于评估模型性能。最后,函数返回了模型的训练时间、总共正确识别的样本数以及 MEAN_Spot 模型的初始权重 weight_reset_spot。
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