上述代码报错了，怎么修改？报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 330, in <module> outputs = model(seed_word_ids) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py", line 974, in forward batch_size, seq_length = input_shape ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
时间: 2023-07-21 16:16:08 浏览: 410
根据报错信息，可以看出是在执行 `outputs = model(seed_word_ids)` 这一行代码时出错了，因为模型需要输入的是一个包含batch size和sequence length两个维度的张量，而 `seed_word_ids` 只包含了一个词的id。因此，我们需要将 `seed_word_ids` 改为包含batch size和sequence length两个维度的张量，即 `(batch_size, sequence_length)`。
以下是可能的修改方案：
```python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 加载BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
# 种子词列表
seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全']
# 加载微博用户文本语料（假设存储在corpus.txt文件中）
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
corpus = f.readlines()
# 预处理文本语料，获取每个中文词汇的词向量
corpus_vectors = []
for text in corpus:
# 使用BERT分词器将文本分成词汇
tokens = tokenizer.tokenize(text)
# 将词汇转换为对应的id
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
# 将id序列转换为PyTorch张量
input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)
# 使用BERT模型计算词向量
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids)
last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :]
avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy())
# 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度
similarity_threshold = 0.8
privacy_words = set()
for seed_word in seed_words:
# 将种子词转换为对应的id
seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word))
# 将id序列转换为PyTorch张量，并增加batch size维度
seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)
# 使用BERT模型计算种子词的词向量
with torch.no_grad():
outputs = model(seed_word_ids)
last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :]
avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
seed_word_vector = avg_pooling.numpy()
# 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度
for i, vector in enumerate(corpus_vectors):
sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0]
if sim >= similarity_threshold:
privacy_words.add(corpus[i])
print(privacy_words)
```
在上述代码中，我们将 `seed_word_ids` 的创建方式改为了 `seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)`，以增加batch size维度。同时，我们将 `seed_word_ids` 的创建放到了for循环内，以便在处理不同种子词时能够正确创建张量。
请注意，上述代码仅为示例代码，您可能需要对其进行一些修改和调整以适应您的具体场景。
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Visual C++.NET编程技术实战指南
根据提供的文件信息，可以生成以下知识点：
### Visual C++.NET编程技术体验
#### 第2章 定制窗口
- **设置窗口风格**：介绍了如何通过编程自定义窗口的外观和行为。包括改变窗口的标题栏、边框样式、大小和位置等。这通常涉及到Windows API中的`SetWindowLong`和`SetClassLong`函数。
- **创建六边形窗口**：展示了如何创建一个具有特殊形状边界的窗口，这类窗口不遵循标准的矩形形状。它需要使用`SetWindowRgn`函数设置窗口的区域。
- **创建异形窗口**：扩展了定制窗口的内容，提供了创建非标准形状窗口的方法。这可能需要创建一个不规则的窗口区域，并将其应用到窗口上。
#### 第3章 菜单和控制条高级应用
- **菜单编程**：讲解了如何创建和修改菜单项，处理用户与菜单的交互事件，以及动态地添加或删除菜单项。
- **工具栏编程**：阐述了如何使用工具栏，包括如何创建工具栏按钮、分配事件处理函数，并实现工具栏按钮的响应逻辑。
- **状态栏编程**：介绍了状态栏的创建、添加不同类型的指示器（如文本、进度条等）以及状态信息的显示更新。
- **为工具栏添加皮肤**：展示了如何为工具栏提供更加丰富的视觉效果，通常涉及到第三方的控件库或是自定义的绘图代码。
#### 第5章 系统编程
- **操作注册表**：解释了Windows注册表的结构和如何通过程序对其进行读写操作，这对于配置软件和管理软件设置非常关键。
- **系统托盘编程**：讲解了如何在系统托盘区域创建图标，并实现最小化到托盘、从托盘恢复窗口的功能。
- **鼠标钩子程序**：介绍了钩子（Hook）技术，特别是鼠标钩子，如何拦截和处理系统中的鼠标事件。
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#### 第6章 多文档/多视图编程
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#### 第9章 多线程编程
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- **使用Windows消息通信**：讲解了通过消息队列在不同线程间传递信息的技术，包括发送消息和处理消息。
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#### 第10章 DLL编程
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- **创建和使用MFC DLL**：详细说明了如何创建和使用基于MFC的动态链接库，适用于需要使用MFC类库的场景。
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- **使用ATL开发COM组件**：详细阐述了使用ATL开发COM组件的步骤，包括创建接口、实现类以及注册组件。
#### 第12章 STL编程
- **list编程**：介绍了STL（标准模板库）中的list容器的使用，讲解了如何使用list实现复杂数据结构的管理。
#### 第13章 网络编程
- **网上聊天应用程序**：提供了实现基本聊天功能的示例代码，包括客户端和服务器的通信逻辑。
- **简单的网页浏览器**：演示了如何创建一个简单的Web浏览器程序，涉及到网络通信和HTML解析。
- **ISAPI服务器扩展编程**：介绍了如何开发ISAPI（Internet Server API）服务器扩展来扩展IIS（Internet Information Services）的功能。
#### 第14章 数据库编程
- **ODBC数据库编程**：解释了ODBC（开放数据库互联）的概念，并提供了使用ODBC API进行数据库访问的示例。
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