ChatGPT'nin yazdığı kod hata veriyor

GT 145 · 7 Şubat 2023

Arkadaşlar bugün sıkıntıdan ChatGPT'ye girdim. Normalde pek sık girmem neyse bir kod yazdırdım ama hata veriyor nasıl çözebilirim?

Python:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import random

bot_responses = ["Merhaba, nasıl yardımcı olabilirim?", "Sanırım anlamadım, tekrar edebilir misiniz?", "Bu konuda size yardımcı olabilirsem ne kadar iyi olur!", "Malesef bu konuda size yardımcı olamıyorum."]

class NeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(300, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc4 = nn.Linear(64, 32)
        self.fc5 = nn.Linear(32, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = F.relu(self.fc4(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc5(x))
        return x

model = NeuralNet()

def chatbot_response(text):
    input = torch.tensor(text_to_vector(text)).float().unsqueeze(0)
    output = model(input)
    index = output.data.cpu().numpy().argmax()
    return bot_responses[index]

def text_to_vector(text):
    # burada belirli bir metod kullanarak metin verilerinin vektörel bir
    # forma dönüştürülmesi gerekir
    return None

def run_chatbot():
    while True:
        user_input = input("You: ")
        if user_input.lower() == "q":
            break
        bot_response = chatbot_response(user_input)
        print("Bot: ", bot_response)

if __name__ == "__main__":
    run_chatbot()

Hata:


Traceback (most recent call last):
File "/data/user/0/ru.iiec.pydroid3/files/accomp_files/iiec_run/iiec_run.py", line 31, in <module>
start(fakepyfile,mainpyfile)
File "/data/user/0/ru.iiec.pydroid3/files/accomp_files/iiec_run/iiec_run.py", line 30, in start
exec(open(mainpyfile).read(), __main__.__dict__)
File "<string>", line 47, in <module>
File "<string>", line 43, in run_chatbot
File "<string>", line 28, in chatbot_response
RuntimeError: Could not infer dtype of NoneType

ChatGPT'ye soramıyorum çok yoğun hata veriyor.

Hyuuga Neji · 7 Şubat 2023

GT 145 dedi:
Arkadaşlar bugün sıkıntıdan ChatGPT'ye girdim. Normalde pek sık girmem neyse bir kod yazdırdım ama hata veriyor nasıl çözebilirim?

Python:

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import random bot_responses = ["Merhaba, nasıl yardımcı olabilirim?", "Sanırım anlamadım, tekrar edebilir misiniz?", "Bu konuda size yardımcı olabilirsem ne kadar iyi olur!", "Malesef bu konuda size yardımcı olamıyorum."] class NeuralNet(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(300, 256) self.fc2 = nn.Linear(256, 128) self.fc3 = nn.Linear(128, 64) self.fc4 = nn.Linear(64, 32) self.fc5 = nn.Linear(32, 1) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = F.relu(self.fc3(x)) x = F.relu(self.fc4(x)) x = torch.sigmoid(self.fc5(x)) return x model = NeuralNet() def chatbot_response(text): input = torch.tensor(text_to_vector(text)).float().unsqueeze(0) output = model(input) index = output.data.cpu().numpy().argmax() return bot_responses[index] def text_to_vector(text): # burada belirli bir metod kullanarak metin verilerinin vektörel bir # forma dönüştürülmesi gerekir return None def run_chatbot(): while True: user_input = input("You: ") if user_input.lower() == "q": break bot_response = chatbot_response(user_input) print("Bot: ", bot_response) if __name__ == "__main__": run_chatbot()

Hata:
Traceback (most recent call last): File "/data/user/0/ru.iiec.pydroid3/files/accomp_files/iiec_run/iiec_run.py", line 31, in <module> start(fakepyfile,mainpyfile) File "/data/user/0/ru.iiec.pydroid3/files/accomp_files/iiec_run/iiec_run.py", line 30, in start exec(open(mainpyfile).read(), __main__.__dict__) File "<string>", line 47, in <module> File "<string>", line 43, in run_chatbot File "<string>", line 28, in chatbot_response RuntimeError: Could not infer dtype of NoneType

Hatayı atın hocam direkt gptye.

GT 145 · 7 Şubat 2023

Hyuuga Neji dedi:
Hatayı atın hocam direkt gptye.

Çok yoğun hata veriyor.

Vavien. · 7 Şubat 2023

Kodu ChatGPT'nin yazdığına emin misiniz?
O input isimli değişken hatasını 3 yaşındaki çocuk bile yapmaz.

TheMBT · 7 Şubat 2023

Bana da kod attığı zaman da hata veriyor kendisine atıp hata nerde diye soruyom cevaplıyor.

GT 145 · 7 Şubat 2023

Vavien. dedi:
Kodu ChatGPT'nin yazdığına emin misiniz?
O input isimli değişken hatasını 3 yaşındaki çocuk bile yapmaz.

Yemin ederim ChatGPT yazdı hocam aslında bende fark ettim ama bildiği vardır dedim. Zaten önceden bir hata daha vermişti yalan söylüyor hataları söylemeyebiliyor.

Vavien. dedi:
Kodu ChatGPT'nin yazdığına emin misiniz?
O input isimli değişken hatasını 3 yaşındaki çocuk bile yapmaz.

Hata inputtan olabilir mi hocam.

Vavien. · 7 Şubat 2023

Benim bildiğim paylaştığınız hata mesajının hemen üstünde hatanın yerde olduğunu söylüyor olmalı.

Daha önce keyword adına değişken atlayıp çalıştırmayı denemediğim için nasıl bir sonuç alınacağını bilmiyorum.

00PARZIVAL00 · 7 Şubat 2023

ChatGPT'ye sordum şunları söyledi;

Ve hatayı giderip kodu atmasını istediğimde bunu attı.

Python:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import random

bot_responses = ["Merhaba, nasıl yardımcı olabilirim?", "Sanırım anlamadım, tekrar edebilir misiniz?", "Bu konuda size yardımcı olabilirsem ne kadar iyi olur!", "Malesef bu konuda size yardımcı olamıyorum."]

class NeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(300, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc4 = nn.Linear(64, 32)
        self.fc5 = nn.Linear(32, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = F.relu(self.fc4(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc5(x))
        return x

model = NeuralNet()

def chatbot_response(text):
    input = torch.tensor([text_to_vector(text)]).float().unsqueeze(0)
    output = model(input)
    index = output.data.cpu().numpy().argmax()
    return bot_responses[index]

def text_to_vector(text):
    # burada belirli bir metod kullanarak metin verilerinin vektörel bir
    # forma dönüştürülmesi gerekir
    # Örnek olarak, verilen metnin uzunluğunun 300 boyutlu bir vektör olarak
    # dönüştürülmesi
    return [len(text) for i in range(300)]

def run_chatbot():
    while True:
        user_input = input("You: ")
        if user_input.lower() == "q":
            break
        bot_response = chatbot_response(user_input)
        print("Bot: ", bot_response)

if __name__ == "__main__":
    run_chatbot()

Ve bunu yazdı;

GT 145 · 7 Şubat 2023

00PARZIVAL00 dedi:

ChatGPT'ye sordum şunları söyledi;

Eki Görüntüle 1660564

Ve hatayı giderip kodu atmasını istediğimde bunu attı.

Python:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import random

bot_responses = ["Merhaba, nasıl yardımcı olabilirim?", "Sanırım anlamadım, tekrar edebilir misiniz?", "Bu konuda size yardımcı olabilirsem ne kadar iyi olur!", "Malesef bu konuda size yardımcı olamıyorum."]

class NeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(300, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc4 = nn.Linear(64, 32)
        self.fc5 = nn.Linear(32, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = F.relu(self.fc4(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc5(x))
        return x

model = NeuralNet()

def chatbot_response(text):
    input = torch.tensor([text_to_vector(text)]).float().unsqueeze(0)
    output = model(input)
    index = output.data.cpu().numpy().argmax()
    return bot_responses[index]

def text_to_vector(text):
    # burada belirli bir metod kullanarak metin verilerinin vektörel bir
    # forma dönüştürülmesi gerekir
    # Örnek olarak, verilen metnin uzunluğunun 300 boyutlu bir vektör olarak
    # dönüştürülmesi
    return [len(text) for i in range(300)]

def run_chatbot():
    while True:
        user_input = input("You: ")
        if user_input.lower() == "q":
            break
        bot_response = chatbot_response(user_input)
        print("Bot: ", bot_response)

if __name__ == "__main__":
    run_chatbot()

Ve bunu yazdı;

Eki Görüntüle 1660565

Teşekkürler.Bende girilmiyor ChatGPT'ye ondan çözemedim.

Vavien. dedi:
Benim bildiğim paylaştığınız hata mesajının hemen üstünde hatanın yerde olduğunu söylüyor olmalı.

Daha önce keyword adına değişken atlayıp çalıştırmayı denemediğim için nasıl bir sonuç alınacağını bilmiyorum.

Hocam söylüyorda ben fazla anlayamıyorum genelde

.hocam hazır buradayken şunu sorsam. Yapay zekanın gelişmişliği veri bolluğunamı bağlı yoksa kodlamaya falan mı?

Nazım Paşa · 7 Şubat 2023

Yani text_to_vector fonksiyonu bildiğiniz boş. Sadece return None var içinde. Bunu fark etmek için ChatGPT'ye gerek yok.

GT 145 dedi:
Hocam hazır buradayken şunu sorsam. Yapay zekanın gelişmişliği veri bolluğunamı bağlı yoksa kodlamaya falan mı?

Pek çok şeye. Kodlamanın kendisinden ziyade modele ve modelin eğitilebileceği verinin hem sayısına hem de kalitesine bağlı. Rastgele insanların böğürdüğü 1 milyon saatlik verin olsa düzgün bir speech modeli eğitemezsin mesela.

ChatGPT'nin yazdığı kod hata veriyor

Ayrıntılı düzenleme

GT 145

Decapat

Hyuuga Neji

Hectopat

GT 145

Decapat

Vavien.

Zettapat

TheMBT

Decapat

GT 145

Decapat

Vavien.

Zettapat

00PARZIVAL00

Picopat

Dosya Ekleri

GT 145

Decapat

Nazım Paşa

Kilopat

Benzer konular

Yeni konular

Yeni mesajlar

Gizliliğinize önem veriyoruz