rom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\_v2\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api._v2.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\__init__.py", line 8, in <module> from keras.api import keras File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__internal__\__init__.py", line 10, in <module> from keras.saving.serialization_lib import enable_unsafe_deserialization File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\serialization_lib.py", line 28, in <module> from keras.saving.legacy.saved_model.utils import in_tf_saved_model_scope ImportError: cannot import name 'in_tf_saved_model_scope' from 'keras.saving.legacy.saved_model.utils' (C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\legacy\saved_model\utils.py)

时间: 2023-07-01 16:27:04 浏览: 228
这个错误可能是因为您的 Keras 版本太新或太旧。 `in_tf_saved_model_scope` 函数是 Keras 2.3.0 版本中引入的。建议您检查您的 Keras 版本是否为 2.3.0 或更高版本。如果您的版本太新，则可以尝试回退到 2.3.0 版本或更低版本，或者更新您的代码以适应新版本的 Keras。如果您的版本太旧，则可以尝试升级到 2.3.0 版本或更高版本。 您可以使用以下命令升级 Keras： ``` pip install --upgrade keras ``` 如果您已经安装了最新版本的 Keras，但仍然遇到此错误，请尝试使用以下命令卸载并重新安装 Keras： ``` pip uninstall keras pip install keras==2.3.0 ``` 如果这些步骤仍然无法解决问题，请检查您的代码是否正确导入了所需的 Keras 模块。如果您正在使用 PyCharm 等 IDE，请确保您的项目解释器已正确配置。
相关问题

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> ImportError: cannot import name 'pad_sequences' from 'keras.preprocessing.sequence' (C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\preprocessing\sequence.py)

这个错误可能是因为您的Keras版本较旧。 `pad_sequences` 函数是Keras 2.1.0版本中引入的。建议您更新您的Keras版本，以便能够使用 `pad_sequences` 函数。您可以使用以下命令升级Keras： ``` pip install --upgrade keras ``` 如果您已经安装了最新版本的Keras，则可以尝试使用以下代码导入 `pad_sequences` 函数： ``` from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences ``` 这是因为在一些Keras版本中， `pad_sequences` 函数被移动到了 `tensorflow.keras` 模块中。

Traceback (most recent call last):from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

It seems like you are trying to import a module from the Keras library. However, you might have encountered an error while doing so. Can you please provide more information on the error message you received? This will help me understand the issue better and provide you with a more accurate solution.
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5. **损失函数(Loss Function)**：根据任务类型选择合适的损失函数，如二分类问题常选用交叉熵损失函数tf.keras.losses.BinaryCrossentropy，多分类问题则选择tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy。...

Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\26316\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.617 seconds. Prefix dict has been built successfully. Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\neural network learning\3\emotionLSTM.py", line 38, in <module> pn['sent'] = list(preprocessing.sequence.pad_sequences(pn['sent'], maxlen=maxlen, padding='pre', truncating='pre')) AttributeError: module 'keras.preprocessing.sequence' has no attribute 'pad_sequences' Pad sequences (samples x time) Process finished with exit code 1

具体地，它指出'keras.preprocessing.sequence'没有'pad_sequences'属性。 这可能是因为您使用的Keras版本较旧，而'pad_sequences'是较新版本中的一个功能。您可以尝试更新Keras版本以解决此问题。 您可以使用以下...

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras.models' --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[90], line 2 1 import tensorflow as tf ----> 2 from tensorflow.keras.models import Sequential 3 from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, SimpleRNN, LSTM, GRU 4 from tensorflow.keras.optimizers import Adam ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras.models'

x_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_review_len) x_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_review_len) # 构建模型 def build_rnn_...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from sklearn.model_selection import train_test_split import json from step1_task import * ########## Begin ########## # 构建序列模型 model = Sequential() # 嵌入层，输入维度是最长数据的长度 model.add(Embedding(input_dim=len(word_vocab) + 1, output_dim=64, input_length=X.shape[1])) # 双向LSTM层 model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))) # 全连接层，使用softmax激活函数输出预测结果 model.add(Dense(19, activation="softmax")) ########## End ########## ########## Begin ########## # 编译模型，使用sparse_categorical_crossentropy作为模型的损失函数，adam作为函数的优化器，accuracy作为模型评价函数 model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) ########## End ########## # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=4, validation_data=(X_test, y_test)) # 查看模型结构 #model.summary() # 对测试集进行预测 y_pred = model.predict_classes(X_test) # 将数字标签转为实体标签 y_pred_labels = [[label_list[idx] for idx in pred] for pred in y_pred] y_true_labels = [[label_list[idx] for idx in true] for true in y_test] from sklearn.metrics import f1_score ########## Begin ########## # 将数据转换为数组形式，方便后续展成一维 y_true_labels = np.array(y_true_labels) y_pred_labels = np.array(y_pred_labels) ########## End ########## # 将二维标签展平后打印所有标签的总体F1值 f1_socres = f1_score(average='micro',y_true=y_true_labels.reshape(-1), y_pred=y_pred_labels.reshape(-1))2025-03-11 00:03:27.179250: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory 2025-03-11 00:03:27.179272: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Traceback (most recent call last): File "src1/step2_task.py", line 1, in <module> from step2 import * File "/data/workspace/myshixun/src1/step2.py", line 8, in <module> from step1_task import * File "/data/workspace/myshixun/src1/step1_task.py", line 78 print('X':X) ^ SyntaxError: invalid syntax

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上述代码报错：Using TensorFlow backend. 2023-06-02 17:07:57.266774: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-02 17:07:57.267572: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Loading data... Traceback (most recent call last): File "C:/Users/85448/PycharmProjects/LightGBM_text/deep2.py", line 12, in <module> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\keras\datasets\imdb.py", line 54, in load_data x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train'] File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 256, in __getitem__ pickle_kwargs=self.pickle_kwargs) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\format.py", line 743, in read_array raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM # 加载数据集 max_features = 20000 maxlen = 80 batch_size = 32 print('...

def main(): t0 = time.time() ​ # 选择模型 model = build_lstm_model() ​ # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy']) ​ # 训练模型 checkpoint = ModelCheckpoint('model_checkpoint.h5', save_weights_only=True, verbose=1, save_freq='epoch') model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, callbacks=[checkpoint]) ​ # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print(f"Test Loss: {loss}, Test Accuracy: {accuracy}") ​ t1 = time.time() print(f"模型运行的时间为：{t1 - t0:.2f} 秒") ​ if __name__ == '__main__': main() 10秒 WARNING:tensorflow:From /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/initializers.py:118: calling RandomUniform.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor WARNING:tensorflow:From /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/ops/resource_variable_ops.py:1623: calling BaseResourceVariable.__init__ (from tensorflow.python.ops.resource_variable_ops) with constraint is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: If using Keras pass *_constraint arguments to layers. NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm/strided_slice:0) to a numpy array. --------------------------------------------------------------------------- NotImplementedError Traceback (most recent call last) Cell In[21], line 24 21 print(f"模型运行的时间为：{t1 - t0:.2f} 秒") 23 if __name__ == '__main__': ---> 24 main() Cell In[21], line 5, in main() 2 t0 = time.time() 4 # 选择模型 ----> 5 model = build_lstm_model() 7 # 编译模型 8 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), 9 loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(), 10 metrics=['accuracy']) Cell In[15], line 4, in build_lstm_model() 3 def build_lstm_model(): ----> 4 model = keras.Sequential([ 5 layers.Embedding(total_words, embedding_len, input_length=max_review_len), 6 layers.LSTM(64, return_sequences=False), 7 layers.Dense(1, activation='sigmoid') 8 ]) 9 return model File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/training/tracking/base.py:457, in no_automatic_dependency_tracking.<locals>._method_wrapper(self, *args, **kwargs) 455 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 456 try: --> 457 result = method(self, *args, **kwargs) 458 finally: 459 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/sequential.py:113, in Sequential.__init__(self, layers, name) 111 tf_utils.assert_no_legacy_layers(layers) 112 for layer in layers: --> 113 self.add(layer) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/training/tracking/base.py:457, in no_automatic_dependency_tracking.<locals>._method_wrapper(self, *args, **kwargs) 455 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 456 try: --> 457 result = method(self, *args, **kwargs) 458 finally: 459 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/sequential.py:195, in Sequential.add(self, layer) 190 self.inputs = layer_utils.get_source_inputs(self.outputs[0]) 192 elif self.outputs: 193 # If the model is being built continuously on top of an input layer: 194 # refresh its output. --> 195 output_tensor = layer(self.outputs[0]) 196 if len(nest.flatten(output_tensor)) != 1: 197 raise TypeError('All layers in a Sequential model ' 198 'should have a single output tensor. ' 199 'For multi-output layers, ' 200 'use the functional API.') File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:623, in RNN.__call__(self, inputs, initial_state, constants, **kwargs) 617 inputs, initial_state, constants = _standardize_args(inputs, 618 initial_state, 619 constants, 620 self._num_constants) 622 if initial_state is None and constants is None: --> 623 return super(RNN, self).__call__(inputs, **kwargs) 625 # If any of initial_state or constants are specified and are Keras 626 # tensors, then add them to the inputs and temporarily modify the 627 # input_spec to include them. 629 additional_inputs = [] File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/base_layer.py:854, in Layer.__call__(self, inputs, *args, **kwargs) 852 outputs = base_layer_utils.mark_as_return(outputs, acd) 853 else: --> 854 outputs = call_fn(cast_inputs, *args, **kwargs) 856 except errors.OperatorNotAllowedInGraphError as e: 857 raise TypeError('You are attempting to use Python control ' 858 'flow in a layer that was not declared to be ' 859 'dynamic. Pass dynamic=True to the class ' 860 'constructor.\nEncountered error:\n"""\n' + 861 str(e) + '\n"""') File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:2548, in LSTM.call(self, inputs, mask, training, initial_state) 2546 self.cell.reset_dropout_mask() 2547 self.cell.reset_recurrent_dropout_mask() -> 2548 return super(LSTM, self).call( 2549 inputs, mask=mask, training=training, initial_state=initial_state) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:681, in RNN.call(self, inputs, mask, training, initial_state, constants) 675 def call(self, 676 inputs, 677 mask=None, 678 training=None, 679 initial_state=None, 680 constants=None): --> 681 inputs, initial_state, constants = self._process_inputs( 682 inputs, initial_state, constants) 684 if mask is not None: 685 # Time step masks must be the same for each input. 686 # TODO(scottzhu): Should we accept multiple different masks? 687 mask = nest.flatten(mask)[0] File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:798, in RNN._process_inputs(self, inputs, initial_state, constants) 796 initial_state = self.states 797 else: --> 798 initial_state = self.get_initial_state(inputs) 800 if len(initial_state) != len(self.states): 801 raise ValueError('Layer has ' + str(len(self.states)) + 802 ' states but was passed ' + str(len(initial_state)) + 803 ' initial states.') File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:605, in RNN.get_initial_state(self, inputs) 603 dtype = inputs.dtype 604 if get_initial_state_fn: --> 605 init_state = get_initial_state_fn( 606 inputs=None, batch_size=batch_size, dtype=dtype) 607 else: 608 init_state = _generate_zero_filled_state(batch_size, self.cell.state_size, 609 dtype) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:2313, in LSTMCell.get_initial_state(self, inputs, batch_size, dtype) 2312 def get_initial_state(self, inputs=None, batch_size=None, dtype=None): -> 2313 return list(_generate_zero_filled_state_for_cell( 2314 self, inputs, batch_size, dtype)) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:2752, in _generate_zero_filled_state_for_cell(cell, inputs, batch_size, dtype) 2750 batch_size = array_ops.shape(inputs)[0] 2751 dtype = inputs.dtype -> 2752 return _generate_zero_filled_state(batch_size, cell.state_size, dtype) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:2768, in _generate_zero_filled_state(batch_size_tensor, state_size, dtype) 2765 return array_ops.zeros(init_state_size, dtype=dtype) 2767 if nest.is_sequence(state_size): -> 2768 return nest.map_structure(create_zeros, state_size) 2769 else: 2770 return create_zeros(state_size) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/util/nest.py:536, in map_structure(func, *structure, **kwargs) 532 flat_structure = [flatten(s, expand_composites) for s in structure] 533 entries = zip(*flat_structure) 535 return pack_sequence_as( --> 536 structure[0], [func(*x) for x in entries], 537 expand_composites=expand_composites) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/util/nest.py:536, in (.0) 532 flat_structure = [flatten(s, expand_composites) for s in structure] 533 entries = zip(*flat_structure) 535 return pack_sequence_as( --> 536 structure[0], [func(*x) for x in entries], 537 expand_composites=expand_composites) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/recurrent.py:2765, in _generate_zero_filled_state.<locals>.create_zeros(unnested_state_size) 2763 flat_dims = tensor_shape.as_shape(unnested_state_size).as_list() 2764 init_state_size = [batch_size_tensor] + flat_dims -> 2765 return array_ops.zeros(init_state_size, dtype=dtype) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/ops/array_ops.py:2338, in zeros(shape, dtype, name) 2334 if not isinstance(shape, ops.Tensor): 2335 try: 2336 # Create a constant if it won't be very big. Otherwise create a fill op 2337 # to prevent serialized GraphDefs from becoming too large. -> 2338 output = _constant_if_small(zero, shape, dtype, name) 2339 if output is not None: 2340 return output File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/ops/array_ops.py:2295, in _constant_if_small(value, shape, dtype, name) 2293 def _constant_if_small(value, shape, dtype, name): 2294 try: -> 2295 if np.prod(shape) < 1000: 2296 return constant(value, shape=shape, dtype=dtype, name=name) 2297 except TypeError: 2298 # Happens when shape is a Tensor, list with Tensor elements, etc. File <__array_function__ internals>:180, in prod(*args, **kwargs) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py:3088, in prod(a, axis, dtype, out, keepdims, initial, where) 2970 @array_function_dispatch(_prod_dispatcher) 2971 def prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=np._NoValue, 2972 initial=np._NoValue, where=np._NoValue): 2973 """ 2974 Return the product of array elements over a given axis. 2975 (...) 3086 10 3087 """ -> 3088 return _wrapreduction(a, np.multiply, 'prod', axis, dtype, out, 3089 keepdims=keepdims, initial=initial, where=where) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py:86, in _wrapreduction(obj, ufunc, method, axis, dtype, out, **kwargs) 83 else: 84 return reduction(axis=axis, out=out, **passkwargs) ---> 86 return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:735, in Tensor.__array__(self) 734 def __array__(self): --> 735 raise NotImplementedError("Cannot convert a symbolic Tensor ({}) to a numpy" 736 " array.".format(self.name)) NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm/strided_slice:0) to a numpy array.

<think>我们遇到了一个错误：NotImplementedError:CannotconvertasymbolicTensor(lstm/strided_slice:0)toanumpyarray.。这个错误通常发生在TensorFlow2.x版本中，当试图将符号张量（Tensor）转换为numpy数组时。...
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【Python库文件学习之Twitter情感分析】：情感分析专家，从Twitter文本中提取情感倾向

# 1. Python库文件概述及Twitter情感分析介绍 ## 概述 在本章中，我们将首先了解Python库文件的基本概念，它们如何组织代码，以及如何利用它们来简化开发流程。随后，我们将介绍情感分析的基本概念，并重点讨论...

Traceback (most recent call last): File "F:\pyfile\MCM\school\Q4\Q4.py", line 193, in <module> gas_metrics, gas_series, gas_preds = evaluate_improvement(opt_model, df, '汽油') File "F:\pyfile\MCM\school\Q4\Q4.py", line 156, in evaluate_improvement raw_series, opt_preds, lstm_model, X_val, y_val = optimized_model.ensemble_predict(df, fuel_type) File "F:\pyfile\MCM\school\Q4\Q4.py", line 141, in ensemble_predict lstm_preds = self.scalers[fuel_type].inverse_transform( File "F:\Anaconda3\envs\pytorch_gpu_12_1\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 581, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (1095,1) doesn't match the broadcast shape (1095,7)

<think>我们遇到了一个新的错误，发生在反归一化（inverse_transform）步骤： ValueError: non-broadcastable output operand with shape (1095,1) doesn't match the broadcast shape (1095,7) 错误原因分析： 在...

2025-05-07 11:27:42.594937: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "D:\语音处理\基于Python的RNN文本生成写诗系统\autopoetry_tf-rnn\rnn_train.py", line 75, in <module> model = build_model( ^^^^^^^^^^^^ File "D:\语音处理\基于Python的RNN文本生成写诗系统\autopoetry_tf-rnn\rnn_train.py", line 58, in build_model tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, File "D:\pythonpachong\Lib\site-packages\keras\src\layers\core\embedding.py", line 93, in __init__ ['初' '日' '净' '金' '闺' ' ' '先' '照' '床' '前' '暖' ' ' '斜' '光' '入' '罗' '幕' ' ' '稍' '稍' '亲' '丝' '管'] ['日' '净' '金' '闺' ' ' '先' '照' '床' '前' '暖' ' ' '斜' '光' '入' '罗' '幕' ' ' '稍' '稍' '亲' '丝' '管' ' '] super().__init__(**kwargs) File

padded_sequences = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=50) ###### **(3) 文件路径问题排查** 若数据从文件加载（如poetry.txt），确保路径正确且文件可读： python ...

Traceback (most recent call last): File "D:\Python+Pycharm\pycharm\Project\自然语言处理实验汇总\实验六\1.py", line 77, in <module> history = model.fit(padded_train, y_train, epochs=10, validation_data=(padded_test, y_test), batch_size=64) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\Pycharm\Anaconda\Lib\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py", line 122, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\Pycharm\Anaconda\Lib\site-packages\keras\src\trainers\data_adapters\__init__.py", line 125, in get_data_adapter raise ValueError(f"Unrecognized data type: x={x} (of type {type(x)})") ValueError: Unrecognized data type: x=[[ 3 2 1 ... 0 0 0]

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # 示例：将文本序列填充到固定长度 padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post') ...

NameError: name 'np' is not defined --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 4 1 # 主函数 2 if __name__ == "__main__": 3 # 假设我们有一个时间序列数据集 ----> 4 data = np.random.rand(1000, 1) # 示例数据 5 X_train, X_test, y_train, y_test = preprocess_data(data) 7 model_type = "lstm" # 可选择 "rnn", "lstm", "gru" NameError: name 'np' is not define

x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_review_len) x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_review_len) # 构建模型 def build_rnn_model...
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