train_data_path = 'path/to/train/data' with open(train_data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: train_data = [line.strip().split() for line in f.readlines()]代码报错为permission denied

这个错误通常是由于你没有足够的权限来读取指定的文件。可能是因为你缺少了读取该文件所在目录的权限或者该文件正在被其他程序使用。你可以尝试以下几种方法：

1. 检查文件路径是否正确，确保你有足够的权限来读取该文件。

2. 试着将文件复制到一个你有权限访问的目录下，并尝试使用新路径读取文件。

3. 如果你使用的是 Windows 操作系统，可能是因为文件正在被其他程序锁定。你可以尝试关闭其他程序或重启计算机。

如果以上方法均未解决问题，你可以考虑与系统管理员或开发者进行联系以获取更多帮助。

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def format(path='./toutiao_cat_data.txt'): np.random.seed(2021) raw_data = open(path, 'r', encoding='utf-8').readlines() num_samples = len(raw_data) idx = np.random.permutation(num_samples) num_train, num_val = int(0.7 * num_samples), int(0.2 * num_samples) num_test = num_samples - num_train - num_val train_idx, val_idx, test_idx = idx[:num_train], idx[num_train:num_train + num_val], idx[-num_test:] f_train = open('./train.txt', 'w', encoding='utf-8') f_val = open('./val.txt', 'w', encoding='utf-8') f_test = open('./test.txt', 'w', encoding='utf-8') for i in train_idx: r = raw_data[i].strip('\n').split('_!_') label, text = label_map[r[1]], r[3] f_train.write(text + '_!_' + label + '\n') f_train.close()

这段代码是用来格式化数据的。它从指定的文件中读取原始数据，并将其分割为训练集、验证集和测试集。然后，它将每个样本的标签和文本写入对应的文件中。

首先，使用np.random.seed(2021)设置随机种子，以确保每次运行代码时都得到相同的随机结果。

然后，打开指定路径的文件并读取所有行的内容，存储在raw_data列表中。

接下来，计算样本数量，并使用np.random.permutation函数生成一个长度为num_samples的随机排列的索引数组idx。

然后，根据训练集、验证集和测试集的比例，计算出各个集合的样本数量。

接着，使用切片操作将idx数组分割成训练集、验证集和测试集的索引数组train_idx、val_idx和test_idx。

接下来，分别打开train.txt、val.txt和test.txt文件，并使用'w'模式打开，这将清空文件内容，并以utf-8编码写入。

最后，使用循环遍历train_idx数组中的索引，获取对应的原始数据的标签和文本，并将其写入f_train文件中。

最后一行代码关闭了f_train文件。

这段代码的目的是将原始数据按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，并将每个样本的标签和文本写入对应的文件中。

解释代码 if Cuda: if distributed: model_train = model_train.cuda(local_rank) model_train = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model_train, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True) else: model_train = torch.nn.DataParallel(model) cudnn.benchmark = True model_train = model_train.cuda() with open(train_annotation_path, encoding='utf-8') as f: train_lines = f.readlines() with open(test_annotation_path, encoding='utf-8') as f: val_lines = f.readlines() num_train = len(train_lines) num_val = len(val_lines) np.random.seed(10101) np.random.shuffle(train_lines) np.random.seed(None)

这段代码是用来对模型进行 GPU 加速并加载训练集和测试集。

首先，判断是否使用 GPU 进行训练，如果使用则进一步判断是否进行分布式训练。如果进行分布式训练，则将模型转移到当前进程所在的 GPU 上，并使用 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` 方法将模型包装为分布式数据并行模型。在包装模型时，需要指定当前进程所在的 GPU ID，以及通过 `find_unused_parameters` 参数来指示是否查找未使用的参数，以避免出现异常。

如果未进行分布式训练，则使用 `torch.nn.DataParallel` 方法将模型包装为数据并行模型，并使用 `cudnn.benchmark = True` 来启用 cuDNN 自动寻找最适合当前硬件的卷积算法。最后，将模型转移到 GPU 上。

接下来，使用 `open` 函数打开训练集和测试集的注释文件，并读取其中的所有行。然后，使用 `len` 函数计算训练集和测试集的样本数量。接着，使用 `np.random.seed` 函数设置随机种子，并使用 `np.random.shuffle` 函数将训练集的所有行打乱，以增加训练的随机性。

最后，这段代码返回了读取的训练集和测试集行数。