使用RASA NLU训练模型时出现Tensorflow错误_训练Rasa NLU数据时出现“错误:windows的路径太长”_训练模型出现Tensorflow错误(在GPU上) - 腾讯云开发者社区

本文 1570字，需要 3.92 分钟前一段时间简单了解 tensorflow_text 简单中文分词使用[1]，再结合 Rasa 的学习，就萌生出模仿 Rasa 的结巴分词 tokenizer，造一个...目前只支持 TensorFlow 2.3 版本，而 TensorFlow-Text 最新版需要使用 TensorFlow 2.4 版本，所以我们为了兼容，下载 Rasa 源代码，并对源代码引入的 TensorFlow...和相关的插件版本号都做修改来匹配使用 TensorFlow-Text 的中文分词功能。...import tensorflow_text as tftext import tensorflow as tf # 设定模型的 UR self.model_handle...u)\b\w+\b' - name: KeywordIntentClassifier 大功告成，我们通过训练看分词效果： // 训练 poetry run rasa train nlu 看看测试结果

1.4K1 0

Rasa Stack：创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

您可以使用没有 Core 的 NLU，反之亦然。我们建议两者都使用。让我们从一个例子开始。想象一下你已经建立了一个人工智能助理来预约医生。在谈话开始时，你问你的用户你在找什么？...定义NLU模型配置 NLU模型配置定义如何训练NLU模型以及如何从文本输入中提取特征。...3.训练 NLU 模型现在您拥有训练 NLU 模型所需的所有组件。...写故事在这个阶段，您将教您的聊天机器人使用 Rasa Core 响应您的消息。 Rasa Core 将训练对话管理模型，并预测机器人应如何在对话的特定状态下做出响应。...让我们使用下面的命令启动您的完整bot，包括rasa core和rasa nlu模型！如果您没有运行上面的单元，这将不起作用！

1.7K4 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Rasa 聊天机器人专栏开篇

NLU 管道依赖项 Rasa NLU有用于识别意图和实体的不同组件，其中大多数都有一些额外的依赖项。当你训练NLU模型时，Rasa将检查是否安装了所有必需的依赖项，并告诉你缺少哪一个依赖项。...en 这将安装Rasa NLU、spacy及其英语语言模型。...我们建议至少使用“中型”模型(_md)，而不是spacy默认的小型en_core_web_sm模型。...第一选择:Tensorflow 要使用 supervised_embeddings管道，你需要安装Tensorflow，并安装sklearn-crfsuite库来进行实体识别。...MITIE进行训练可能非常慢，但是你可以使用这种配置： language: "en" pipeline: - name: "MitieNLP" model: "data/total_word_feature_extractor.dat

2.6K3 0

Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估

你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集： rasa data split nlu 如果你已经这样做了，你可以使用此命令查看你的NLU模型预测测试用例的情况： rasa test nlu...-m MODEL, --model MODEL 已训练的Rasa模型的路径。如果目录指定，它将使用目录中的最新的模型。...f1-score图表、所有训练/测试集、训练模型、分类和错误报告将保存到名为nlu_comparison_results的文件夹中。意图分类评估命令将为你的模型生成报告，混淆矩阵和置信度直方图。...注意：只有在测试集上评估模型时，才会创建混淆矩阵。在交叉验证模式下，将不会生成混淆矩阵。警告：如果你的任何实体被错误地注释，你的评估可能会失败。一个常见问题是实体无法在标记内停止或启动。...实体提取 CRFEntityExtractor是你使用自己的数据训练的唯一实体提取器，因此是唯一将被评估的实体提取器。如果你使用spaCy或预训练实体提取器，Rasa NLU将不会在评估中包含这些。

2.2K3 1

Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面

要训练模型，输入rasa train；在命令行上与模型通信，使用rasa shell；测试模型类型使用rasa test。...位置参数: {core,nlu} core 使用你的故事训练Rasa Core模型 nlu 使用你的NLU数据训练Rasa NLU模型可选参数: -h...(默认：None) 注意：使用rasa train训练模型时，确保Core和NLU的训练数据存在。...如果你已经训练了一个组合的Rasa模型，但是想要查看模型从文本中提取的意图和实体，你可以使用命令rasa shell nlu。...(默认：None) --fail-on-prediction-errors 如果遇到预测错误，则会出现异常抛出。这可用于在测试期间验证故事。

3.8K2 2

什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

•使用项目的训练数据训练了一个初始模型。要检查命令是否成功完成，请查看你的工作目录的内容： ls -1 初始项目文件以及包含训练模型的 models 目录应该都在其中。.../rasa:3.5.10-full 注意如果您停止并重新启动 action-server 容器，可能会出现以下错误： docker: Error response from daemon: Conflict...4.模型训练和优化：NLU模块提供了模型训练和优化的功能，可以根据已有的训练数据对意图分类和实体识别模型进行训练，并进行参数调整和优化，以提高模型的准确性和性能。...rasa train 在Rasa中，当你运行rasa train命令时，将触发以下执行流程： 1.数据加载：Rasa会加载训练数据，包括NLU数据和对话流程数据。...常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。3.对话管理模型训练：Rasa使用提取的特征来训练对话管理模型，通常是基于机器学习的模型，如逻辑回归、支持向量机或深度学习模型。

3.5K3 0

rasa 介绍文档

1.3 常用命令 rasa init # 使用自带的样例数据生成一个新的 project rasa train # 训练模型 rasa test # 测试训练好的...rasa 模型 (默认使用最新的) rasa interactive # 和 bot 进行交互，创建新的训练数据 rasa shell # 加载模型 (默认使用最新的)，在命令行和...bot 对话 rasa run # 使用训练好的模型，启动 server，包括 NLU 和 DM rasa run actions # 使用 rasa SDK，启动 action...识别意图，rasa NLU提供了两种方法：1. Pretrained Embeddings：使用spaCy等加载预训练模型，赋予每个单词word embedding。...RegexEntityExtractor 不需要训练示例来学习提取实体，但至少需要提供两个带注释的实体examples，以便 NLU 模型可以在训练时将其标记为实体。

2.2K3 1

Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍

2.查看你的NLU训练数据 Rasa助手的第一个部分是NLU模型。NLU代表自然语言理解，这意味着将用户消息转换为结构化数据。...要使用Rasa做到这一点，你需要提供一些训练示例，展示Rasa应该如何理解用户消息，然后通过展示的这些示例来训练模型。...Rasa的工作是预测用户向助手发送新消息时的正确意图。你可以在[训练数据格式]()中找到数据格式的所有细节。 3. 定义你的模型配置配置文件定义了模型将使用的NLU和Core组件。...6.训练模型每当我们添加新的NLU或Core数据，或更新域或配置时，我们都需要根据示例故事和NLU数据重新训练一个神经网络。为此，运行下面的命令。...该命令将调用Rasa Core和NLU训练函数，并将训练后的模型存储到models/目录中。该命令只会在数据或配置发生更改时自动对不同的模型部件进行重新训练。

3.1K1 1

Rasa NLU 实践

实践 pip install --no-deps -r full_requirements.txt cd Chapter02/ rasa train nlu 训练 rasa train nlu ┌──...other = LooseVersion(other) /opt/bdp/data01/anaconda3/envs/rasa/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_addons...模型被保存了 ll models/ total 39536 -rw-rw-r-- 1 web web 20238663 Nov 7 10:18 nlu-20221107-100026-rainy-gazebo.tar.gz...other = LooseVersion(other) /opt/bdp/data01/anaconda3/envs/rasa/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_addons...重新训练 rasa train nlu 测试 rasa shell nlu Next message: 你很优雅的完成了任务 { "text": "你很优雅的完成了任务", "intent"

1.3K3 0

模型训练时损失出现Nan，解决方案

1.8K1 0

基于RASA的task-orient对话系统解析（一）

对话管理：在rasa中，对话管理的主要职责是通过NLU的分析得到的意图和实体信息，进行槽位填充，然后结合前几轮对话的状态，根据某种策略（策略可以是人工规则，或者机器学习，深度学习，强化学习训练得到的策略模型...rasa整体流程由图可知，当一条用户的表达到达chatbot时，由NLU对封装后的Message进行文本分析，得到意图和实体信息，然后由对话管理核心模块接受原始的用户消息和NLU的分析结果，根据一些策略...在rasa中，已经预置了一些组件，方便用户直接使用。当然有些组件是需要先进行训练，得到模型后，才能使用，而有些则是使用正则表达式或者关键词等规则，直接就可以使用。...既然是使用条件随机场来进行实体抽取，那么就需要进行模型训练。因此需要定义train方法，来训练模型。关注train方法的两个参数training_data和config。...rasa如何读取这些格式的训练数据则是在如下代码包里定义： ? rasa-nlu读取不同格式训练数据 ? CRFEntityExtractor部分定义2 persist和load方法。

3K3 0

Github项目推荐 | awesome-bert：BERT相关资源大列表

Grained Sentiment Analysis from AI challenger, [170 stars] pengming617/bert_classification, 利用bert预训练的中文模型进行文本分类...NER_Based_on_BERT, this project is based on google bert model, which is a Chinese NER ProHiryu/bert-chinese-ner, 使用预训练语言模型...visualization toolkit: jessevig/bertviz, Tool for visualizing BERT's attention, [147 stars] BERT可视化工具包： GaoQ1/rasa_nlu_gq..., 基于rasa-nlu和rasa-core 搭建的对话系统demo, [60 stars] GaoQ1/rasa-bert-finetune, 支持rasa-nlu 的bert finetune, [...using pretrained BERT model, [1941 stars] YC-wind/embedding_study, 中文预训练模型生成字向量学习，测试BERT，ELMO的中文效果,

2.1K3 1

【tensorflow2.0】使用TPU训练模型

如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型，也是非常方便，仅需添加6行代码。...buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二，定义模型...metrics.SparseCategoricalAccuracy(),metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三，训练模型...INFO:tensorflow:Found TPU system: INFO:tensorflow:Found TPU system: INFO:tensorflow:*** Num TPU Cores...______________ history = model.fit(ds_train,validation_data = ds_test,epochs = 10) 前面的都没问题，最后运行上面这句话时colab

1.2K2 0

北邮张庆恒：如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统（有源码视频）| 分享总结

，并且根据自己业务调试模型很不方便。...在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 rasa core 搭建对话系统框架的一些经验，方便初学者入门...第二部分是基于 Rasa 搭建电信领域任务型对话系统的实操训练。分别是基于 Rasa nlu 实现自然语言理解和基于 rasa core 实现对话管理。 ?...第二部分是用 Rasa 实现任务型对话系统。Rasa nlu 是自然语言理解框架，主要实现实体识别，意图识别等。Rasa core 是对话管理框架，主要实现状态跟踪、policy 训练，在线学习等。...实操部分使用 rasa nlu 和 rasa core 实现一个电信领域对话系统 demo，实现简单的业务查询办理功能‘’具体代码实现过程推荐观看 AI 慕课学院提供的视频回放。

4.5K8 0

【TensorFlow】使用迁移学习训练自己的模型

最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...我们就以最经典的猫狗分类来示范，使用的是Google提供的inception v3模型。...bottleneck在tensorflow主文件夹下用于保存训练数据再建立一个空文件夹summaries用于后面使用tensorboard就ok了训练代码 # Copyright 2015 The...img 可以看到训练简单的猫猫狗狗还剩很轻松，正确率100% 然后可以在cmd中使用以下命令打开tensorboard来查看你的模型,xxxx是你的路径 tensorboard--logdir=C:/xxxx

2.1K3 0

使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...然后，我们使用Dropout方法添加Dropout层。它将被用于在训练神经网络时，避免出现过拟合（overfitting）。...毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。输出层是我们网络中的最后一层，它是使用Dense() 方法来定义的。

9850 1

RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台

它是一个流行的框架，具有内置的NLU（自然语言理解）ML（机器学习）管道，但这些管道已经过时，需要重新设计以适应LLM（语言模型）的世界。...Langchain 对任意语料库进行“学习”•通过 FastAPI[8] 上传文档并进行“训练”•支持文档版本控制，上传时自动执行“重新训练”•可通过 FastAPI[9] 和 SQLModel[10...Huggingface 的 NLU 模型（如 BERT）或使用 Keras、Tensorflow 等库/框架来设置复杂的对话流水线，OpenAI GPT 作为备用方案灵活性 •利用Langchain...[pgvector]（https://github.com/pgvector/pgvector）初始化数据库3.数据库模型创建数据库模式4.训练Rasa模型，使其准备好运行5.使用Rasa设置ngrok...4.必须训练Rasa的NLU模型，这可以通过CLI使用rasa train完成。当您运行make install时自动完成此操作。5.Rasa的核心必须在训练后通过rasa run运行。

3.6K2 0

【RASA】DIET：Dual Intent and Entity Transformer

最近工作中使用到rasa，其nlu部分有一个rasa自己提出的DIETClassifier框架组建，可用于意图分类与实体识别。...实验表明，即使没有预训练的嵌入，仅使用单词和字符级 n-gram 稀疏特征，DIET 仍可以在复杂 NLU 数据集上取得state of art的结果。...3.2 各模块的重要性当使用sparse特征和mask损失，而没有任何预训练的embeddings时，DIET 的性能具有竞争力。在目标和实体上增加mask损失都会使性能提高绝对值约 1％。...但有了预训练的embeddings时，使用sparse特征，效果会更好，但如果加入mask损失，效果反而可能变差。...值得注意的是，DIET 仅使用稀疏特征而没有任何预训练的嵌入，即使这样其性能仅比 Joint BERT 模型低 1-2％之内。

1.3K2 0

训练机器学习模型时应避免的 6 个错误

如果你在训练机器模型时犯下错误，不仅会导致你的模型执行出错，当你在医疗和自动驾驶汽车等领域做出关键业务决策时，还会造成灾难性的后果。以下是训练机器学习模型时比较常见的 6 个错误。...1使用未经验证的非结构化数据在人工智能开发过程中，机器学习工程师经常犯的一个错误就是使用未经验证的非结构化数据。...所以，在使用原始数据集进行机器学习训练之前，先要仔细检查一下原始数据集，去掉所有不必要或不相关的数据，以帮助人工智能模型功能更准确。 2使用已用于测试模型的数据这样的错误应该避免。...同样的原理也适用于机器学习：人工智能可以从大量数据集学习中来准确预测答案，同样的训练数据用于模型或基于人工智能的应用中，可能会导致模型出现偏差，产生的结果是之前学习的结果。...4确保你的人工智能模型不会出现偏差要想创建一个人工智能模型，在各种场景下都能提供 100% 准确的结果是不可能的。

8862 0

使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

取而代之的，我们通过使用一个叫做Rasa的开源的NLU来完美的代替API.ai和Wit.ai，这样一来，我们便能够在AWS上对其进行托管和管理了。...我曾使用过MITIE后端来训练Rasa。在演示部分，我们有一个“在线支持对话机器人”，我们训练它来解决以下类似消息，如：我的手机无法使用。我的手机没有开机。我的手机坏了，无法再使用了。...我的训练数据如下所示： { "rasa_nlu_data": { "common_examples": [ { "text": "hi...] } ] } } 注意：我们观察到在小的训练集合中进行实验时...Botkit-Rasa有两个功能：接收和监听，这两个功能覆盖了Botkit原有的默认操作。 receive 在当Botkit收到一条消息时被调用。

5.6K9 0

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

用 TensorFlow_text(3) 构建 Rasa 中文分词 tokenizer

Rasa Stack：创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

Rasa 聊天机器人专栏开篇

Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估

Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面

什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

rasa 介绍文档

Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍

Rasa NLU 实践

模型训练时损失出现Nan，解决方案

基于RASA的task-orient对话系统解析（一）

Github项目推荐 | awesome-bert：BERT相关资源大列表

【tensorflow2.0】使用TPU训练模型

北邮张庆恒：如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统（有源码视频）| 分享总结

【TensorFlow】使用迁移学习训练自己的模型

使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台

【RASA】DIET：Dual Intent and Entity Transformer

训练机器学习模型时应避免的 6 个错误

使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐