使用PyCharm环境测试Python搭建与文档查询

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0 下载量 117 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 9.14MB RAR 举报
资源摘要信息:"PyCharm-workspace.rar_PyCharm_WORKSPACE python_pycharm 测试_python" 标题详细解析: - "PyCharm-workspace.rar" 指的是一个以RAR格式压缩的文件包,该文件包以PyCharm这个IDE(集成开发环境)的工作区命名,暗示这个压缩包包含了与PyCharm环境配置相关的所有文件。 - "PyCharm_WORKSPACE" 明确指出,文件内的内容是针对PyCharm软件配置的工作空间。 - "python_pycharm 测试_python" 表示该工作空间内包含的是用于测试Python编程语言的项目,可能是一个简单的测试脚本或其他形式的测试代码。 描述详细解析: - "测试python" 说明该压缩包或其中的文件可能用于验证Python环境是否正确搭建。 - "搭建好python环境后可以执行这个代码" 暗示用户需要首先配置Python环境,如安装Python解释器,并可能需要安装其他相关的依赖和库。 - "以用以测试是否搭建成功" 说明这个工作空间中的"firsttest.py"脚本或其他内容能够作为Python环境搭建正确性的验证工具。 - "以及python查询文档" 可能指的是包含在"python-3.7.1-docs-html.zip"压缩文件中的Python官方文档。这些文档通常以HTML格式提供,方便开发者在本地通过浏览器查阅。 标签详细解析: - "pycharm" 是一个流行的Python IDE,用于Python代码开发。 - "workspace" 是PyCharm中用于组织项目文件、配置等的单元。 - "python" 指的是这个工作空间专注的对象——Python编程语言。 - "pycharm_测试" 指的是工作空间包含了一些测试相关的文件或设置。 - "python搭建" 表明可能存在与Python环境搭建相关的配置文件或脚本。 - "test" 表示该工作空间或文件是用于测试目的。 压缩包子文件的文件名称列表: - "firsttest.py" 可能是一个简单的Python脚本文件,用于执行测试代码,检验Python环境搭建的正确性。 - "python-3.7.1-docs-html.zip" 是一个包含Python 3.7.1版本官方文档的压缩文件。这个文件可能以HTML格式包含了完整的Python语言参考、库参考以及相关教程,方便用户离线查阅。 综合以上信息,这个工作空间可能是用于学习和测试Python编程的环境,其中包含了一个测试脚本和一个文档压缩包。在进行Python开发前,用户需要确保已经安装了Python解释器和必要的环境。可以通过解压"PyCharm-workspace.rar"来获取具体的工作区配置文件,然后导入到PyCharm中。打开PyCharm后,可以通过运行"firsttest.py"来测试Python环境是否正常工作。同时,用户也可以通过解压并访问"python-3.7.1-docs-html.zip"来获取并浏览Python的官方文档,以便更加深入地学习Python编程和查阅相关的库函数。在实际操作中,用户需要关注PyCharm的相关配置,如Python解释器路径的设置、包管理和调试设置等,以确保工作空间能够顺利运作。

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 37, in <module> train_ner() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 33, in train_ner train(args=args) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 626, in train tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, eval_spec) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\training.py", line 473, in train_and_evaluate return executor.run() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\training.py", line 613, in run return self.run_local() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\training.py", line 714, in run_local saving_listeners=saving_listeners) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 370, in train loss = self._train_model(input_fn, hooks, saving_listeners) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1161, in _train_model return self._train_model_default(input_fn, hooks, saving_listeners) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1191, in _train_model_default features, labels, ModeKeys.TRAIN, self.config) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1149, in _call_model_fn model_fn_results = self._model_fn(features=features, **kwargs) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 405, in model_fn total_loss, learning_rate, num_train_steps, num_warmup_steps, False) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 65, in create_optimizer exclude_from_weight_decay=["LayerNorm", "layer_norm", "bias"]) TypeError: Can't instantiate abstract class AdamWeightDecayOptimizer with abstract methods get_config 进程已结束,退出代码1

2023-07-14 上传