开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么我收到错误"'train‘和'class’有不同的长度“？

这个错误是因为在代码中，变量"train"和"class"的长度不一致导致的。

首先，我们需要了解一下这个错误的背景和原因。在很多编程语言中，字符串是由字符组成的，每个字符占据一个位置，我们可以通过计算字符串的长度来获取字符串中字符的个数。当我们对比两个字符串的长度时，如果它们的长度不一致，就会出现这个错误。

解决这个错误的方法有几种：

检查变量的赋值：首先，我们需要检查变量"train"和"class"的赋值过程。确保它们是从正确的数据源获取的，并且没有发生错误的数据转换或截断。
检查字符串的长度：使用编程语言提供的函数或方法，例如len()函数，来获取字符串的长度。确保对比的两个字符串的长度是一致的。
检查字符串的内容：如果两个字符串的长度一致，但仍然出现这个错误，那么可能是字符串的内容不一致导致的。请检查字符串中的每个字符，确保它们的顺序和内容是一致的。

总结起来，解决这个错误的关键是确保变量"train"和"class"的长度一致。通过检查变量的赋值、字符串的长度和内容，我们可以找到并修复导致这个错误的问题。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，满足各类业务需求。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库 MySQL 版：可靠、可扩展的关系型数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和模型，支持开发者构建智能应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai_lab

相关搜索:are图错误:分隔符和标签的长度不同 Dart中的函数first class和void函数有什么不同 React Hook:为什么我的警报与收到的道具不同？R错误中的Knn“'test‘和'train’的暗度不同”为什么'train‘和'class’有不同的长度？“为什么我一直收到“参数长度为0”的错误为什么我从HERE路由API和HERE Maps网站收到不同的结果？为什么我得到的SVG路径和chrome有很大的不同？为什么我得到错误“使用已删除的函数'class：：class()”为什么我收到"Class 'App\Models\NewMod‘not found“错误？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

MySQL的索引为什么用B+Tree？InnoDB的数据存储文件和MyISAM的有何不同？

怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。...为什么需要建立索引首先，我们都知道建立索引的目的是为了提高查询速度，那么为什么有了索引就能提高查询速度呢？我们来看一下，一个索引的示意图。 ?...如果我有一个SQL语句是：select * from Table where id = 15 那么在没有索引的情况下其实是会进行全表扫描的，就是挨个去找，直到找到id=15的这条记录，时间复杂度是O(n...经过以上几点的分析，MySQL最终选择了B+Tree作为了它的索引的数据结构。 InnDB的数据存储文件和MyISAM的有何不同？...上面总结了MySQL的索引的数据结构，这次就可以说第二个问题了，因为这个问题其实和MySQL的索引还是有一定的关系的。

1.5K3 0

抖音二面：为什么模块循环依赖不会死循环？CommonJS和ES Module的处理有什么不同？

大家好，我是年年。如果被问到“CommonJS和ES Module的差异”，大概每个前端都都背出几条：一个是导出值的拷贝，一个是导出值的引用；一个是运行时加载，一个是静态编译......这篇文章会聚焦于遇到“循环引入”时，两者的处理方式有什么不同，这篇文章会讲清： CommonJS和ES Module对于循环引用的解决原理是什么？...CommonJS的module.exports和exports有什么不同？引入模块时的路径解析规则是什么。 JavaScript的模块化首先说说为什么会有两种模块化规范。...循环引入和CommonJS一样，发生循环引用时并不会导致死循环，但两者的处理方式大有不同。...结语回到开头的三个问题，答案在文中不难找到： CommonJS和ES Module都对循环引入做了处理，不会进入死循环，但方式不同： CommonJS借助模块缓存，遇到require函数会先检查是否有缓存

1.4K1 0

OneR 算法实现分类

例如，我们可以对收到的邮件进行分类，标注哪些是希望自己收到的，哪些是垃圾邮件，然后用这些数据训练分类模型，实现一个垃圾邮件过滤器，这样以后再收到邮件，就不用自己去确认它是不是垃圾邮件了，过滤器就能帮你搞定...attribute_means = X.mean(axis=0) 我们得到了一个长度为 4 的数组，这正好是特征的数量。数组的第一项是第一个特征的均值，以此类推。...因为有 40 个这样的个体分别属于 A 类和 C 类。特征值为 1 时，计算方法类似，不再赘述；其他各特征值最可能属于的类别及错误率的计算方法也一样。...return most_frequent_class, error 对于某项特征，遍历其每一个特征值，使用上述函数，就能得到预测结果和每个特征值所带来的错误率，然后把所有的错误率累加起来，就能得到该特征的总错误率...return most_frequent_class, error def train_on_feature(x, y_true, feature_index0): # 接下来找出给定特征共有几种不同的取值

1.3K1 0

Pytorch划分数据集的方法

但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能，之前搜索的关键字都是“pytorch split dataset”之类的，但是搜出来还是没有我想要的。...我的天，为什么超级开心hhhh。终于不用每次都手动划分数据集了。...class torch.utils.data.ConcatDataset: 连接不同的数据集以构成更大的新数据集。...组合了一个数据集和采样器，并提供关于数据的迭代器。...每个采样器子类都需要提供 iter 方-法以方便迭代器进行索引和一个 len方法以方便返回迭代器的长度。

4.4K2 0

使用knn算法对鸢尾花数据集进行分类(数据挖掘apriori算法)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 KNN算法实现鸢尾花数据集分类一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法，又叫k-近邻算法。...（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4...因此每次运行程序划分不同，导致结果不同改进：可使用random设置随机种子，随机一个包含从0到数据集大小的整数列表，保证每次的划分结果相同。...结果不同，因为每次划分的训练集和测试集不同，具体见random_number()方法。...五、总结在本次使用python实现knn算法时，遇到了很多困难，如数据集的加载，数据的格式不能满足后续需要，因此阅读了sklearn库中的一部分代码，有选择性的进行了复用。

1K1 0

用CNN做句子分类：CNN Sentence Classification (with Theano code)

这很容易理解，不同的kernel想获取不同范围内词的关系；和图像不同的是，nlp中的cnn的kernel的宽(w)一般都是图像的宽，也就是word2vec的维度，这也可以理解，因为我们需要获得的是纵向的差异信息...每句句子虽然本身长度不同，经过这步都转换成相同长度的list。...06 代码重构 6.1 为什么重构首先要明确重构代码的目的：我不是真的认为Yoon Kim的代码写的不好，我也不认为我重构完以后架构有多好；我的目的是learn by doing，通过重构代码加深对代码的理解...3、为什么没有模型的类？模型的行为类似于具体某层的行为，一层可以是类，为什么很多层组装以后反而装在一个方法里？我们也可以写一个模型类。 4、模型的结构参数为什么由方法参数传入？...），有兴趣可以去看看。

2.1K6 1

pytorch实现textCNN

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 pytorch实现textCNN 1. 原理 2....不过后来发现跟pytorch很相关的有个包torchtext能够很方便的做到这几步，所以直接来介绍用这个包的做法。在贴代码之前先贴两个torchtext的教程。...不过需要注意使用不同大小的卷积核的写法。可以选择使用多个nn.Conv2d然后手动拼起来，这里使用nn.ModuleList模块。其实本质上还是使用多个Conv2d然后拼起来。...##每个词向量长度 Cla = args.class_num ##类别数 Ci = 1 ##输入的channel数 Knum = args.kernel_num...真实的label为[1,0,0,0]，因此交叉熵为20000。所以我们发现这一个错误样例的loss就会这么大。最终的loss大一些也是正常的。

4461 0

迁移学习 Transfer Learning

本节代码什么是迁移学习短视频 Stanford 迁移学习阅读在上次的动画简介中, 我们大概了解了一些迁移学习的原理和为什么要使用迁移学习....我们在网上下载那1000个分类数据中的猫和老虎的图片, 然后伪造一些猫和老虎长度的数据. 最后做到让迁移后的网络分辨出猫和老虎的长度 (regressor)。...有网友说一些很多链接和图片已经”失联”, 我把我收集到的图片数据打包放在我的百度云, 如果用代码下图片感到有困难的同学们, 请直接在我百度云下载吧....和他提供的 VGG16 train 好了的 model parameters, 你可以在这里下载这些 parameters (有网友说这个文件下载不了，我把它放在了百度云共享了)....保留了所有 Conv 和 pooling 层, 将后面的所有 fc 层拆了, 改成可以被 train 的两层, 输出一个数字, 这个数字代表了这只猫或老虎的长度.

4471 0

PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

请记住，在前一篇文章中，我们有两个PyTorch对象、Dataset和 DataLoader。 train_set train_loader ?...探索数据要查看我们的训练集中有多少图像，我们可以使用Python len()函数检查数据集的长度: > len(train_set) 60000 这个60000的数字是有意义的，基于我们在 [Fashion-MNIST...这意味着我们每个类有6000个样本。因此，这个数据集被认为是平衡的。如果类具有不同数量的样本，我们将该集合称为不平衡数据集。...我们在张量的第一维看到1的原因是因为需要表示通道的数量。与有3个颜色通道的RGB图像相反，灰度图像只有一个颜色通道。这就是为什么我们有一个1×28×28张量。我们有一个颜色通道，大小是28x28。...这就是为什么我们对变量名使用复数形式的原因。类型是我们期望的张量。但是，形状与我们在单个样品中看到的形状不同。我们没有一个标量值作为标签，而是有一个带有10个值的一阶张量。

1.3K2 0

用TensorFlow的LinearDNNRegrressor预测数据

train_data_outcomes的类型是训练预测和评估使用tf.contrib.learn.LinearRegressor...换成DataFrame，就会收到下面的错误： AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dtype' 由于train_data_outcomes...的参数和上面两种方式不同，因为这个没有input_fn，查看api，依旧看不懂类型这回事，但是我看懂了里面的方法，如果不定义x和y，就需要input_fn，如果定义了，就可以不用input_fn，所以我尝试用...精度如何评估我不关心loss的值，我只希望它能输出一个正确率，分数或小数都可以，但是我只能用最笨的办法，把输出和真实的输出用程序比一遍，但是我似乎发现evaluate有直接输出的功能，但是不会用，希望会的同学指点下...generate类型有啥好处，为什么要返回一个这个类型的对象？原文链接：https://www.jianshu.com/p/5e325f593926

4391 0

使用scikit-learn解决文本多分类问题(附python演练)

我们发现每种产品收到的投诉记录的数量是不平衡的。...四、文本表示分类器和学习算法没办法对文本的原始形式做直接处理，因为它们期望的输入是长度固定且为数值型的特征向量，而不是具有可变长度的原始文本。...12633个特征，代表不同的unigrams和bigrams的tf-idf分数。...__class__....一些错误分类的投诉往往涉及了多个主题（例如，同时涉及信用卡和信用报告两方面的投诉）。

1.2K3 0

一维卷积神经网络案例_matlab 卷积神经网络

总览CSDN中大多数卷积神经网络都是对二维图片进行分类的，而图片也都是常见的猫狗分类，minst手写数字分类。一维卷积神经网络的使用非常少见，有也是IDMB情感分类，和鸢尾花分类的。...这里说明为什么上面将长度为192的代码分成三个长度为64的在重整成一个三维矩阵加载进第一个卷积层：在鸢尾花分类的时候是有三大个明显特征的，这里用长、宽、高代替，因为原本是什么，本人记不清楚了，懒得去查...那么问题来了，这是在训练振动信号不用将192长的信号再分成三段了，于是本人将代码进行改变，将原本reshape部分删除，将第一个卷积层的输入改成1维，中间过程不堪入目，终于两天后我放弃了，总是维度有问题...关于振动信号采用激活函数tanh是因为，本人尝试了relu,和sigmod但发现，效果并没有tanh好，为什么不好，同样好在哪里，就不一一赘述了。...可以看出预测的和原本的不太一致，预测过程中将第一行直接转移到了最后一行，奇奇怪怪令人不解，其中还有个预测的概率为0.6多。这样就在研究我的课题时变相的迈了一小步。

9222 0

文本数据处理的终极指南-

1.2 字符数量选择字符数量作为特征的原因和前一个特征一样。在这里，我们直接通过字符串长度计算每条推文字符数量。...注意这里字符串的个数包含了推文中的空格个数，我们根据需要自行去除掉。 1.3 平均词汇长度我们接下来将计算每条推文的平均词汇长度作为另一个特征，这个有可能帮助我们改善模型。...例如,当我们计算字词汇数量时,“Analytics”和“analytics”将被视为不同的单词。...例如,“Analytics”和“analytcs”将被视为不同的单词,即使它们在同一意义上使用。为实现这一目标,我们将使用textblob库。...因此,为了学习的目的,我只显示这种技术运用在前5行的效果。

1.3K6 0

AI从入门到放弃2：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

：我会认为你对BP神经网络有充分的了解，熟读过我上一篇文章，本文会大量引用上一篇文章的知识以及代码。...数据结构拿train_catvnoncat.h5举例，这个文件有2个索引： train_set_x：这是一个数组，因为是209张图片，所以数组长度是209。...在我尝试过改变神经网络结构设计，参数调参后，仍然无法提高识别率，为什么呢？不算彻底的解答：也许是我水平有限，调参姿势不对？姿势帅并不是万能的，我们应该从更深层次的原理进行分析。...在同等训练数据集下，有更好的办法吗？由此引出下一个问题。刨根问底：想要知道为什么MLP识别度难以做到很高，撇开网络结构，调参，训练数据先不谈。我们应该从MLP身上找找茬。...还只是64*64的小图片而已，那龟速，我和我的小破笔记本都不能忍啊。这也是为什么大神们发明CNN的原因之一吧！ AI从入门到放弃，这也只是沧海一粟，你怕了吗？

3822 0

AI从入门到放弃2：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

：我会认为你对BP神经网络有充分的了解，熟读过我上一篇文章，本文会大量引用上一篇文章的知识以及代码。...数据结构拿train_catvnoncat.h5举例，这个文件有2个索引： train_set_x：这是一个数组，因为是209张图片，所以数组长度是209。...在我尝试过改变神经网络结构设计，参数调参后，仍然无法提高识别率，为什么呢？不算彻底的解答：也许是我水平有限，调参姿势不对？姿势帅并不是万能的，我们应该从更深层次的原理进行分析。...在同等训练数据集下，有更好的办法吗？由此引出下一个问题。刨根问底：想要知道为什么MLP识别度难以做到很高，撇开网络结构，调参，训练数据先不谈。我们应该从MLP身上找找茬。...还只是64*64的小图片而已，那龟速，我和我的小破笔记本都不能忍啊。这也是为什么大神们发明CNN的原因之一吧！ AI从入门到放弃，这也只是沧海一粟，你怕了吗？

5602 0

用dtreeviz实现决策树可视化

这也是为什么很容易绘制规则并将其展示给涉众，这样他们就可以很容易地理解模型的底层逻辑。当然，只要树不太深。使用scikitlearn和matplotlib的组合，可视化决策树非常简单。..., y_train) 现在我们有了一个合适的决策树模型，我们可以继续可视化的树。...通过这种方式，我们可以看到类是如何通过来分割的。x轴的小三角形是拆分点。在第一个柱状图中，我们可以清楚地看到，所有观察到的刚毛类的花瓣长度都小于2.45厘米。...我们使用一组不同的地区来预测波士顿某些地区的房价中值。...我相信使用这个库创建的图对于那些不经常使用ML的人来说更容易理解，并且可以帮助向涉众传达模型的逻辑。还值得一提的是，dtreeviz支持XGBoost和Spark MLlib树的一些可视化。

2.1K4 0

AI从入门到放弃：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别？

前言阅读本文的基础：我会认为你对BP神经网络有充分的了解，熟读过我上一篇文章，本文会大量引用上一篇文章的知识以及代码。...数据结构拿train_catvnoncat.h5举例，这个文件有2个索引： train_set_x：这是一个数组，因为是209张图片，所以数组长度是209。...在我尝试过改变神经网络结构设计，参数调参后，仍然无法提高识别率，为什么呢？不算彻底的解答：也许是我水平有限，调参姿势不对？姿势帅并不是万能的，我们应该从更深层次的原理进行分析。...在同等训练数据集下，有更好的办法吗？由此引出下一个问题。刨根问底：想要知道为什么MLP识别度难以做到很高，撇开网络结构，调参，训练数据先不谈。我们应该从MLP身上找找茬。...还只是64*64的小图片而已，那龟速，我和我的小破笔记本都不能忍啊。这也是为什么大神们发明CNN的原因之一吧！

1.9K10 1

Java读取pkl文件_theano csv到pkl文件

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...但是，当涉及到微调时，我收到以下错误： epoch 1, minibatch 2775/2775, validation error 0.000000 % Traceback (most recent...Theano flag ‘exception_verbosity=high’ for a debugprint and storage map footprint of this apply node. 10是我的批次的大小...(input[0].shape[0] = 1, input[1].shape[0] = 0) 我认为我在制作pkl时错误地存储了标签，但我似乎无法发现正在发生的事情或为什么更改批处理会改变错误希望你能帮忙...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.3K2 0

基于PyTorch深度学习框架的序列图像数据装载器

belt, pathetic service.”在这里，两句话的长度是不同的。...，我将简要地回顾一下。...函数__init__采用word2id映射和train路径。然后，init调用reader获取与句子对应的数据和标签。函数__len__ 返回整个数据集的长度，即self.data。...，在一个元组列表中，每个元组可以有不同的大小，但在张量中，所有维度的大小都必须相同才能合并它们。...collate_fn自动获得一个名为data的输入，这是一个长度等于batch size的元组列表。每个元组包含数字张量及其相应的标签。为了简单起见，我们将它们分别称为sequence和label。

5712 0

使用Pytorch和BERT进行多标签文本分类

从以上两种表述中，人们很容易就能看出“bank”有两种不同的含义;然而，机器不能区分，因为上面提到的词嵌入使用相同的标记“bank”，而不管他们的上下文意义。...与RNN、LSTM、CNN等深度学习模型相比，BERT的发展速度要快得多。作为高层次的理解，BERT有两种不同的架构变体:BERT base和BERT large。...如您所见，两个目标标签被标记到最后的记录，这就是为什么这种问题称为多标签分类问题的原因。...同时，设置将用于模型训练的参数。由于我更喜欢使用2*base数字，因此最大长度设置为16，这涵盖了大部分“ TITLE”长度。训练和有效批处理大小设置为32。...我从lr=0.00001开始学习。您可以随意尝试不同的值以提高准确性。

5.9K5 2

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭