1. IndexError: list index out of range

debug报错：{TypeError}‘builtin_function_or_method’ object is not subscriptable
报错原因：csv文件中最后一行有空数据，即在列表list中为[]，引发报错。

2. " re.error: missing ), unterminated subpattern at position 1 "

原因及解决：通过python的debug模式找到了出问题的文件是NER结果的7.10.2，其中有出现如“ 斜( ”这种词，导致报错，手动删去后问题解决。

3. 文件编码格式报错

对于Unicode字符，python解释器需要先将Unicode字符编码为GBK，然后再写入csv文件。但是由于该Unicode字符串中包含一些GBK中无法显示的字符，导致此时提示“’gbk’ codec can’t encode”的错误。
解决方法：尝试了许多网上的解决方案，最后设置了一下输出结果存放的csv文件的编码格式，解决了问题。

4. Anaconda Prompt中安装包

用conda install安装包时，若出现如下报错，则说明Anaconda相关网站没有这个包，就会报出找不到的错误。

解决办法：改用pip install安装，成功。

5. No such file or directory

原因：cut（）函数中的for函数中最后到return就返回了，后续代码不会执行，所以不会生成报错中提示没有的文件。

6. ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

原因：由于自定义的idf语料库的txt文件中，存在空行或换行符\n，以及存在△、$等特殊字符。
解决方法：写了两个函数，用于去除空行、换行符和特殊字符，只保留中文和英文字符。

# 去掉每行头尾空格及空行、换行符\n
def clearBlankLine(lines):
    result = []
    for line in lines:
        line = line.strip()  # 去掉每行头尾空格
        if not len(line):  # 如果是空行
            continue
        result.append(line)
    return result

# 去掉特殊字符，只保留中英文字符
def clearSpecialSymbols(lines):
    result = []
    for line in lines:
        valid1 = re.search('^[a-zA-Z]',line)
        valid2 = re.search('^[\u4e00-\u9fa5]',line)
        if valid1 or valid2:
            result.append(line)
    return result

7. xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported

原因：用指令 conda list 查看已安装包版本，xlrd 更新到了2.0.1版本，只支持.xls文件。

解决办法：

1. 可以安装旧版xlrd，运行：

conda uninstall xlrd
conda install xlrd==1.2.0

2. 也可以用openpyxl代替xlrd打开.xlsx文件：

df=pandas.read_excel(‘data.xlsx’,engine=‘openpyxl’)

8. TypeError: ‘list’ object is not callable

原因：callable()是python的内置函数，用来检查对象是否可被调用，可被调用指的是对象能否使用()括号的方法调用，类似于iterable（）。
在代码中，由于变量list和函数list重名了，所以函数在使用list函数时，发现list是一个定义好的列表，而列表是不能被调用的，因此抛出一个类型错误。
解决办法：只需修改变量名list为其他就可以了。

注意：在命名变量时要注意，应避免和python的函数名、关键字冲突。

9 空列表遇到for…in…问题

test = []
a = 0
for i in test:   # 由于test是空列表，这一行不成立，所以后边不会执行
	a+=1

10 RuntimeError: view size is not compatible with input tensor‘s size and stride

原因：view()需要Tensor中的元素地址是连续的，但可能出现Tensor不连续的情况，所以先用 .contiguous() 将其在内存中变成连续分布：

out = out.contiguous().view(out.size()[0], -1)