``` 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

<think>嗯，我现在得帮用户分析他们提供的Python代码中的错误。首先，用户提到运行代码时出现了语法错误，具体是在step1_task.py的第78行，print('X':X)，这显然有问题。让我仔细看看他们提供的代码。 首先，用户提供的代码主要是一个使用TensorFlow和Keras构建双向LSTM模型进行序列标注的任务。代码分为几个部分：构建模型、编译模型、训练模型、预测以及评估。看起来模型的结构和训练流程是正确的，但问题出在step1_task.py这个导入的文件中，特别是第78行的print语句。 让我仔细检查错误信息。错误提示是SyntaxError: invalid syntax，指向print('X':X)。这里的问题很明显，用户可能在打印变量时错误地使用了冒号而不是逗号。正确的语法应该是print('X', X)或者print(f'X: {X}')，而原代码中的print('X':X)是不正确的，因为冒号在Python的print函数中不被用来分隔参数，应该用逗号。此外，如果是想格式化字符串，应该使用f-string或者format方法。 接下来，我需要确认其他部分是否存在潜在的问题。比如，代码中使用了model.predict_classes，但根据TensorFlow的更新，predict_classes方法在最新版本中已经被弃用，可能需要改用model.predict然后通过argmax获取类别。不过用户提供的错误信息中没有提到这方面的错误，可能他们使用的TensorFlow版本还支持该方法，或者问题尚未触发。 另外，代码开头导入的step1_task可能存在其他问题，但根据错误提示，主要问题出在step1_task.py的第78行。因此，用户应该首先修复这个语法错误。 总结一下，用户需要做的是： 1. 打开step1_task.py文件，找到第78行的print('X':X)。 2. 将冒号改为逗号，变成print('X', X)，或者使用格式化字符串，如print(f'X: {X}')。 3. 保存修改后重新运行代码，看是否解决了语法错误。 此外，可能需要注意其他潜在的问题，比如TensorFlow的版本兼容性。例如，用户提到的警告信息libcudart.so.11.0未找到，这可能是因为他们的环境中没有安装对应的CUDA库，或者TensorFlow版本与CUDA不匹配。不过这个警告只是说明GPU不可用，代码依然可以在CPU上运行，所以可能不是导致错误的主要原因。 另外，检查是否有其他导入错误或变量未定义的情况，比如step1_task中是否正确定义了word_vocab、X、y等变量。但根据当前错误信息，首要解决的是语法错误。 最后，用户提供的代码中，模型编译和结构看起来是正确的，双向LSTM和Embedding层的参数设置合理，评估部分使用F1分数也是合适的。只要修复了语法错误，代码应该能够正常运行。</think>代码中存在多个关键问题需要修正，我们逐步分析解决： 1. **step1_task.py 语法错误** ```python # 原错误代码 print('X':X) # 修正后（两种形式） print('X', X) # 逗号分隔参数 print(f'X:{X}') # 使用f-string格式化 ``` 错误原因：Python的print语句参数间应使用逗号分隔，冒号只能用于格式化字符串内部 2. **TensorFlow版本兼容性问题** ```python # 原弃用方法 y_pred = model.predict_classes(X_test) # 应替换为（注意需要先获取概率分布） y_pred_probs = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred_probs, axis=-1) ``` 原因：TensorFlow 2.6+已移除predict_classes方法 3. **GPU配置警告处理** ```bash # 警告信息显示缺少CUDA 11.0库，解决方案： import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' # 强制使用CPU # 或安装对应版本的CUDA工具包 ``` 4. **数据预处理验证** 需检查step1_task.py中： - 是否正确定义了word_vocab - X的形状是否与input_length参数匹配 - label_list是否包含所有19个类别标签 5. **完整修正建议** ```python # 在模型训练前添加版本兼容代码 import tensorflow as tf if tf.__version__ >= '2.6.0': physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) ``` **模型结构验证点**： - Embedding层的input_dim应为词汇表大小+1 ✅ - Bidirectional LSTM的return_sequences=True保证序列输出 ✅ - Dense层的19个单元对应标签类别 ✅ **典型执行流程**： 1. 修正step1_task.py中的print语法错误 2. 确保所有输入数据维度匹配 3. 替换predict_classes为predict+argmax 4. 根据硬件配置选择CPU/GPU模式 5. 验证label_list长度与Dense层单元数一致 修正后的代码应能正常运行，如仍出现维度错误，需检查pad_sequences时使用的maxlen参数是否与训练时一致。