我正在使用tensorflow==1.15.5。 我正在加载这样的预训练模型 # loading pre trained model to extract elmo vectors
# this is required to load custom model
elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2", trainable=True)
class DeepLearningBot:
dirName = os.path.dirname(__file__)
stopwords = ['i
我的代码如下
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2", trainable=True)
x = ["Roasted ants are a popular snack"]
# Extract ELMo features
#embeddings = elmo(x, signature="default", as_dict=True)["elmo"]
#emb
我正在尝试使用tf.keras的tensorflow集线器中的Elmo来执行NER。训练很好,损失也在减少,测试集也取得了很好的效果。但我无法预测,因为我得到了以下错误:
2019-05-02 15:41:42.785946: I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:152] successfully opened CUDA library libcublas.so.10.0 locally
Traceback (most recent call last):
File "elmo_eva_brain.py", line 668
我已经训练了一个深度学习网络,它有一个预先训练过的ELMO层。我使用下面的代码保存了模型和权重。
model.save("model.h5")
model.save_weights("weights.h5")
我现在需要加载负载,但我不确定什么是正确的方式。我试过两种技术,但都失败了。
1:尝试只加载模型,但由于get_config错误而失败
import numpy as np
import io
import re
from tensorflow import keras
elmo_BiDirectional_model = keras.models.l
我正在尝试在tf.keras中使用Elmo。但是,对model.fit的调用会导致ValueError: could not convert string to float
Tensorflow版本: 1.13.1
Numpy版本: 1.14.6
以下是完整的代码:
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow.keras.backend as K
import numpy as np
class ElmoEmbeddingLayer(tf.keras.layers.Layer):
我和elmo和tensorflow遇到了这个问题,我想在不降级的情况下解决这个问题。我该怎么办呢
`**CODE**
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
#Elmo
elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2", trainable=True)
# Provide input tensor and create embeddings
input_tensor = ["my birthday is the best day of the yea
这是使用EMLo获取嵌入的代码。
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2")
x = ["Roasted ants are a popular snack in Columbia"]
embeddings = elmo(x, signature="default", as_dict=True)["elmo"] # To Extract ELMo featu
我在tensorflow下运行python程序。输入sess.run()时,命令行提示未定义NameError: name 'sess‘
print(sess.run(W_conv1))
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-17-cf7d3892efbb>", line 1, in <module>
print(sess.run(W_conv1))
NameError: name 'sess' is not defined
我正在读“用Python进行深度学习”这本书,我遇到了一个问题。我已经使用Pycharm将模型保存到另一个文件中,当我试图通过函数'load_model()‘加载它时,系统支持'NameError: name 'load_model’is not defined‘。pycharm 2019.1.3 keras 2.2.4 tensorflow 1.13.0
from keras import models
model = load_model('cats_and_dogs_small_2.h5')
使用TensorFlow后端。回溯(最近一次调用):文件
我正在使用Elmo模型执行NLP任务。当我加载Elmo模型时,它占用了我的GPU内存的15 GB。我怎样才能减少呢?
下面是我的代码
import tensorflow.compat.v1 as tf
import tensorflow_hub as hub
tf.disable_eager_execution()
from tensorflow.compat.v1.keras import backend as K
sess = tf.Session()
K.set_session(sess)
elmo_model = hub.Module("https://tfhub.dev/g
我正在尝试使用ELMO嵌入在Keras中构建一个NER模型。所以我偶然发现了并开始实现。我收到了很多错误,其中一些错误如下:
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
from keras import backend as K
sess = tf.Session()
K.set_session(sess)
elmo_model = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2", trainable=True)
sess.run(tf.global_variable
我已经训练了一个Tensorflow模型,使用估计器和TF集线器Elmo word嵌入+新特性,并一直试图让它与Tensorflow一起为预测服务。当我试图运行预测时,会得到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "client.py", line 49, in <module>
run(args.host, args.port, args.text, args.model, args.signature_name)
File "client.py", line 29, in r
我正在从“使用Python进行深度学习”一书中学习Keras,.I试图实现与书中提到的嵌入层实现相同的内容。但是我得到了错误NameError:没有定义名称'Embedding‘。我使用Python3.7 tensorflow:'1.13.1‘角:'2.2.4’
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Flatten, Dense
model = Se
在Python 3中,我有一个全局变量,它以“未定义”开头。
然后我把它设置成某种东西。
是否有方法将该变量返回到“未定义”的状态?
@martijnpieters
编辑--这显示了全局变量是如何在未定义状态下启动的。
Python 2.7.5+ (default, Feb 27 2014, 19:37:08)
[GCC 4.8.1] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> x
Tr
当我尝试将Elmo嵌入层输出给conv1d层输入时,就会产生错误
ValueError:输入0与conv1d_1层不兼容:预期的ndim=3,找到ndim=2
我想从Elmo嵌入层的输出中添加一个卷积层。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import keras.backend as K
from keras import Model
from keras.layers import Input, Lambda, Conv1D, Flatten, Dense
from keras.utils import to_
当我运行这段代码时,为什么会得到这样的警告:“没有创建saver?” sentences=['this is one', 'this is two', 'and this is three']
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
url = "https://tfhub.dev/google/elmo/2"
embed = hub.Module(url)
embeddings = embed(sentences, signature="default
我试图学习如何再训练一个图像分类器使用转移学习。我正在遵循中所示的步骤
我成功地对模型进行了重新培训,但在最后一步中遇到了一些问题,他编写了python脚本来对新培训的模型进行分类。在视频中,他在4:18开始编写代码,但没有指定在哪里。我试着把它写到码头容器中,但是它给出了no module named platform错误和NameError: name 'sys' is not defined错误。我尝试在我的机器中本地编写它,并获得错误,因为我没有在本地安装依赖项。我不知道在哪里编写本教程最后一步的python代码。任何帮助都是非常感谢的。
终端代码和错误:
root@d
我是Python新手。我下载了Spyder2.3.1,并在我的Mac上运行Python2.7。我试过这个示例程序:
from Tkinter import *
root = Tk()
w = Label(root, text="Hello, world!")
w.pack()
root.mainloop()
当我运行时,我会收到错误消息:
NameError: name 'Tk' is not defined
如果我查看Tkinter.py文件,它有以下几行代码:
from Tkinter import *
root = Tk()
w = Label(ro