通义灵码是由国内阿里云推出的一款AI辅助编程插件，可以极大提升开发效率，降低了程序员开发难度和技术门槛。
本文带你使用通义灵码协助我们完成Python程序调错。
一、准备开发工具
1.1安装社区版IDE
Python程序常用的IDE开发工具是PyCharm，下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
我们作为个人使用，下载社区版就够啦:
下载下来后，安装即可，建议安装路径不要放在C盘，预留磁盘空间，放入其他盘符。
1.2安装Anaconda环境
Anaconda是一款Python环境工具，下载地址:https://www.anaconda.com/products/distribution
在下载页面上，您可以选择不同的版本：
（1）Anaconda Individual Edition: 免费版，适合个人使用。
（2）Anaconda Team Edition: 需要购买许可，适合团队协作。
根据您的操作系统（Windows, macOS 或 Linux）选择合适的安装包操作系统。
个人使用建议选择免费版windows操作系统，下载后一步步安装即可，避免安装在C盘。
二、PyCharm安装通义灵码插件
打开安装好的PyCharm:
2.1新建project
选择菜单:File->New Project
配置环境，环境地址选择刚才下载安装的Anaconda安装路径：
默认打开如图所示:
2.2安装通义灵码插件
点击菜单File->Settings
带设置页面输入plugins:
然后在Marketplace输入框输入:tongyi，按下回车
选择安装，安装好后重启PyCharm。
再次打开PyCharm，右侧就出现了通义灵码插件:
第一次使用通义灵码要求登录阿里云账号，各位用手机号、验证码登录阿里云后就可以使用通义灵码插件了。
三、使用通义灵码帮助调试程序
3.1生成csv样本文件程序
将我们昨天博文写过的代码，在Project新环境中再拷贝一份:
generate_data.py：
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'text': [
'This is a good movie.',
'I did not like the book.',
'The weather is nice.',
'Terrible service.',
'MyName is AI Teacher.'
],
'label': [1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0]
}
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 保存为 CSV 文件
df.to_csv('text_data.csv', index=False)
可以看到右上角pandas爆红，环境缺少这个组件（就跟Java项目缺少jar包一样）:
运行报错，缺少组件:
这个时候可以借助通义灵码了，打开通义灵码输入：No module named 'pandas'
通义灵码告诉了你问题原因及解决之道:
我们按照通义灵码说的，打开PyCharm终端:
输入：pip install pandas
安装组件。
不一会儿，组件安装好了，PyCharm刷新环境索引，加载依赖包:
程序已正常:
我们再次运行程序，得到结果文件:
3.2调试深度学习训练&预测程序
将昨天分享的文本模型训练代码复制到Project中:
train_new1.py文件:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd
class TextDataset(Dataset):
def __init__(self, texts, labels):
self.texts = texts
self.labels = labels
def __len__(self):
return len(self.labels)
def __getitem__(self, idx):
text = torch.tensor(self.texts[idx], dtype=torch.long)
label = torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long)
return text, label
class TextClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(TextClassifier, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
# 加载数据
data = pd.read_csv('text_data.csv')
texts = data['text'].values
labels = data['label'].values
# 分词和向量化
vectorizer = CountVectorizer(max_features=5000) # 可以调整特征数量
X = vectorizer.fit_transform(texts).toarray()
# 标签编码
label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(labels)
# 划分训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建数据集实例
train_dataset = TextDataset(X_train, y_train)
val_dataset = TextDataset(X_val, y_val)
# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
input_dim = X_train.shape[1] # 输入维度
hidden_dim = 128
output_dim = len(label_encoder.classes_) # 输出维度
model = TextClassifier(input_dim, hidden_dim, output_dim)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
def train(model, dataloader, optimizer, criterion, device):
model.train()
total_loss = 0
for inputs, labels in dataloader:
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
inputs = inputs.float()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(dataloader)
# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
train_loss = train(model, train_loader, optimizer, criterion, device)
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {train_loss:.4f}')
def predict(model, dataloader, device):
model.eval()
predictions = []
with torch.no_grad():
for inputs, _ in dataloader:
inputs = inputs.to(device)
inputs = inputs.float()
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
predictions.extend(preds.tolist())
return predictions
# 使用验证集进行预测
predictions = predict(model, val_loader, device)
print(predictions[:5])
查看程序一大堆包找不到:
二话不说，先运行程序，看看报错信息:
询问通义灵码:No module named 'torch'
通义灵码给出了提示信息:
按照提示信息，在Terminal终端安装: pip install torch torchvision torchaudio
完成安装后刷新环境索引:
再次运行程序:
缺少深度学习sklearn包:
询问通义灵码:No module named 'sklearn'
按照解决方案提示，需要安装：pip install scikit-learn
打开终端安装：pip install scikit-learn
安装完成后刷新环境索引：
程序已无报错：
右键运行，看训练和预测结果:
顺利利用少量样本，完成10轮训练和预测:
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