indexed_tokens.append(self.word2id['[unk]']) typeerror: list indices must be

时间: 2023-09-16 14:01:59 浏览: 49
这个错误提示是由于尝试在一个列表上使用索引操作时出现的。Python中使用索引操作访问列表元素时,索引必须是整数类型的。 根据错误提示中的信息可以判断,发生错误的地方是在`indexed_tokens.append(self.word2id['[unk]'])`这一行代码上。其中`self.word2id`是一个字典对象,`['[unk]']`是一个字符串列表。 在Python中,我们可以通过键来访问字典中的值。但是,对于列表来说,只能通过整数索引来访问指定位置的元素。因此,当我们使用字符串`'[unk]'`作为索引时,就会产生类型错误。 要解决这一问题,可以检查`self.word2id`中是否存在键`'[unk]'`,并找出对应的整数值。然后将该整数值添加到`indexed_tokens`列表中。 下面是一种可能的解决方法: ``` unk_id = self.word2id.get('[unk]', -1) # 检查字典中是否存在键'[unk]',如果不存在返回-1 if unk_id != -1: indexed_tokens.append(unk_id) ``` 这种解决方法首先使用`get`方法来访问字典中的值,如果键`'[unk]'`存在,则返回对应的整数值;如果键不存在,则返回默认值-1。然后检查返回的整数值是否为-1,如果不为-1,则将该整数值添加到`indexed_tokens`列表中。 这样就可以避免类型错误,并成功运行该行代码。当然,具体解决方案可能根据实际代码和需求而有所不同。以上仅为一种可能的解决方案,希望能对你有所帮助。
相关问题

Python.Runtime.PythonException:“TypeError : list indices must be integers or slices, not tuple”

This error occurs when you try to use a tuple as an index for a list in Python. Lists can only be indexed using integers or slices, not tuples. To fix this error, you need to make sure that you are using integers or slices as the index for your list. If you need to use a tuple as an index, you can convert it to an integer or slice before using it. For example, if you have a list of lists and you want to access a specific element using a tuple as the index, you can convert the tuple to integers like this: ``` my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] my_tuple = (1, 2) my_int_index = my_tuple[0] * len(my_list[0]) + my_tuple[1] print(my_list[my_int_index]) ``` This will print the element at index (1, 2) in the list, which is 6.

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple

This error occurs when you try to use a tuple as an index for another tuple or sequence, but the tuple itself contains elements that are not integers or slices. For example, consider the following code: ``` t = (1, 2, 3) print(t[(1, 2)]) ``` This will result in a TypeError, because the tuple `(1, 2)` is being used as an index for the tuple `t`, and tuples can only be indexed with integers or slices. To fix this error, you need to use integers or slices as indices. For example: ``` t = (1, 2, 3) print(t[1]) # prints 2 ``` If you need to use a tuple as an index, you can unpack it into integers or slices using the `*` operator. For example: ``` t = (1, 2, 3) index = (1, 2) print(t[*index]) # prints 3 ```

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请详细解释以下代码:class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

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