tensorflow

Question

最后一步了，它老说切片错误，查了很多都是这个错误，求指导，求指导

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在您提供的代码中，错误提示是 'TypeError: 'ellipsis' object is not subscriptable，这表明 predicts 变量不是一个可以进行切片操作的数组或矩阵对象，而是Python中的 Ellipsis 对象。在TensorFlow或者其他numpy-like库中，通常使用 ... 或 Ellipsis 来表示选取所有可能的维度，但它不能直接与整数索引结合使用。

从您的意图来看，您应该是想根据用户输入的编号，找到该用户对应的预测评分，并对电影进行排序。因此，我们需要确保 predicts 是一个二维数组，并且能够通过指定的用户ID进行切片访问。

请检查以下几点：

1. 确保 predicts 是一个2D张量或numpy数组，其第一维代表不同的用户，第二维代表不同的电影。
2. 用户ID输入转换成整数后，它应该是一个有效的索引，即小于等于 predicts 第一维的大小。

修正后的代码应为：

# 假设 predicts 是一个 (n_users, n_movies) 形状的 numpy 数组或 TensorFlow 张量
user_id = int(input(u'您要想哪位用户进行推荐？请输入用户编号：'))
# 检查用户编号的有效性
if 0 <= user_id < predicts.shape[0]:
    sortedResult = predicts[user_id, :].argsort()[::-1]
    print(u'为该用户推荐的评分最高的20部电影是： '.center(80, '='))
    idx = 0
    for i in sortedResult:
        print(u'评分： %.2f, 电影名： %s' % (predicts[user_id, i] - 2, movies_df.iloc[i]['title']))
        idx += 1
        if idx == 20:
            break
else:
    print("输入的用户编号无效，请输入一个介于0和{}之间的整数".format(predicts.shape[0] - 1))

这段代码首先会确认输入的用户ID是否有效，然后对相应用户的所有电影预测评分进行降序排序，并输出前20部评分最高的电影信息。如果 predicts 不是numpy数组，而是一个TensorFlow tensor，在使用时需要将其转换成numpy格式或者在TensorFlow环境下执行相应的计算操作。