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我是自然语言处理的新手，我想为情绪分析建立一个bert模型，所以我遵循这个教程https://curiousily.com/posts/sentiment-analysis-with-bert-and-hugging-face-using-pytorch-and-python/，但我得到了下面的错误 bert_model = BertModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)
last_hidden_sta
浏览 83提问于2020-12-27得票数 0
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BertTokenizer' object has no attribute 'encode作为BertTokenizer时获得了BertTokenizer当我改变到这个错误已经解决了，但另一个错误是在使用squeeze(0)时出现的bert_embedding = encoded_layers[11].squeeze(0)
Attribute
浏览 41提问于2022-01-28得票数 0
在处理与问答(MRC)相关的问题时，我实现了两种不同的架构，它们独立地给出了两个张量(令牌上的概率分布)。这两个张量都是维度(batch_size,512)。我希望获得表单(batch_size,512)的最终输出。如何使用可训练权重组合两个张量，然后根据最终预测训练模型？编辑(附加信息)：
因此，在我的NN模型的前向函数中，我使用BERT模型对
浏览 5提问于2020-06-21得票数 0
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这是我的密码：x = bert_preprocess(i)x = tf.keras.layers.Dropout(0.2, name="dropout")(x['pooled_output'])我
浏览 10提问于2022-04-23得票数 0
给出了一个Huggingface模型。", num_labels=2)# Shape [1024, 1024]replacement_layer = torch.ran
浏览 34提问于2022-09-07得票数 1
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我目前的一个任务是将任何文本分类问题的基于keras BERT的模型转换为.pb文件。为此，我已经有了一个函数，它接受keras模型，但重点是，当我试图下载任何预训练版本的BERT时，它们总是没有任何用于分类的顶层，因此我应该在BERT之前手动添加tf.keras.layers.Input我的最终目标是摆脱微调的需要，并获得一些已经进行了微调的现成模型</
浏览 1提问于2021-04-06得票数 0
BertTokenizer.save_pretrained("OUTPUT_DIR") 将vocab.txt、special_tokens_map.json和tokenizer_config.json保存到我的输出目录中，可用的列车模型存储为pytorch_model.bin，配置也在那里。
浏览 69提问于2020-09-04得票数 0
我正试图建立这幅图中所示的模型：
我从HuggingFace的transformers获得了一个经过预先训练的BERT和相应的标记器，其方式如下：但我得到了以下错误：
‘<
浏览 18提问于2021-09-15得票数 8
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假设我有一个长度为10的符号化句子，我把它传递给一个BERT模型。bert_out = bert(**bert_inp)hidden_states.shape这将返回一个形状张量: batch_size，seq_length，d_model，其中顺序中的每个单词都被编
浏览 3提问于2021-05-26得票数 0
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在运行BERT模型时收到错误。至此，代码成功运行。我收到的错误是形状：'str‘对象没有’AttributeError‘属性。代码之前的上一步是创建自定义数据生成器。使用这一点，创建了模型。为了提供上下文，我使用的模型在网站https://keras.io/examples/nlp/semantic_similarity_with_bert/上找到，我用它来解释我自
浏览 112提问于2021-04-11得票数 0
我想找一些人来训练一个传统的神经网络模型，它的bert嵌入是动态生成的(BERT上下文化嵌入，它为相同的单词生成不同的嵌入，当不同的上下文出现时，它会产生不同的嵌入)。在正常的神经网络模型中，我们会用手套或快速文本嵌入来初始化模型，
embed = nn.Embedding(vocab_size,
浏览 0提问于2019-03-27得票数 6
我正在使用phytorch制作和预测几个模型。由于内存问题，我将张量列表制作成数据框并将其保存为Excel。在那之后，我试图通过加载存储在Excel中的数据来预测模型，但是当我调用Excel时，张量列表变成了字符串列表。如何将这个字符串列表改回张量列表？我将参考代码的一部分，原始张量。def BERT_reasoning(tokens_tensor, segments_tensor
浏览 149提问于2020-09-17得票数 5
我们正在尝试使用Vespa中的ML模型，我们在Vespa中存储了文本数据，有人能帮助我们解决以下问题-
onnx模型的一个例子是使用scikit进行培训-- Vespa中使用的学习。以Vespa中的onnx模型为例，在模型训练和预测之前添加预处理步骤。
浏览 5提问于2020-08-20得票数 3
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使用TensorFlow中的低级操作，我尝试将张量(其实际值)保存到磁盘，但找不到方法。例如，如果数据是表示图像的UInt8矩阵，那么我可以轻松地使用EncodeJpeg来创建内容，然后使用WriteFile将生成的内容写入到具有给定名称的文件中。同样，EncodeWav也是以同样的方式工作的。另一方面，如果我只是想保存一个有数字的矩阵，没有"EncodeData"，"TensorToC
浏览 0提问于2020-02-16得票数 3
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有谁知道如何访问BERT在Tensorflow集线器上托管的模型的中间层的输出？
运行[i.values() fo
浏览 1提问于2019-03-25得票数 4
我需要模型能够接受形状(batch_size，list_size，sentence_length)中的数据，其中模型在每个训练实例的'list_size‘轴上循环，返回排名并将它们传递给损失函数。在一个只包含密集层的简单模型中，通过增加输入层的维度很容易做到这一点。'text_input‘的形状更改为(比方说) (6)，或者真的以任何方式干预它时，它总是导致相同
浏览 31提问于2021-05-16得票数 1
我正在使用HuggingFace的变压器库，使用Keras和BERT构建一个多类文本分类模型。为了将输入转换成所需的bert格式，我使用了在BertTokenizer类中找到的BertTokenizer方法 np.asarray(token_type_ids, dtype=np.int32)]
模型
浏览 3提问于2020-04-10得票数 3
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我正在寻找一种方式来存储嵌入产生的语言模型，如(T5)，在谷歌的BigQuery。storageconvert TFRecord，将其写入TFRecord文件并存储到云TFRecord numpy数组以字符串形式存储，并将其存储为表存储中的字符串列，并以模式重复的方式存储到列中
浏览 1提问于2021-06-03得票数 6
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我是BERT QA模型的新手，正在尝试遵循this article中的示例。问题是，当我运行附加到示例的代码时，它会产生一个类型错误，如下所示的TypeError: argmax(): argument 'input' (position 1) must be Tensor,')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert</em
浏览 76提问于2021-08-21得票数 0
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我试图将条目添加到我创建的“策略”容器中，如下所示：ldap_connection.add('CN=policy1, OU=Policy, DC=<e
浏览 0提问于2016-10-04得票数 3
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