我使用下面的代码为我的文本分类生成嵌入。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text
bert_preprocess =hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3")
bert_encoder = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-1
我一直在关注tensorflow教程https://www.tensorflow.org/official_models/fine_tuning_bert 在第一个代码片段中,我看到了很多来自官方模块的导入 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_datasets as tfds
tfds.disable_progress_bar()
from official.modeling im
我在导入我的包的时候遇到了这个错误。我还没能找到解决这个问题的正确方法。任何帮助都是非常感谢的。
据我所知,这可能是Tensorflow的问题?
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
from datetime import datetime
import bert
from bert import run_classifier
from bert import optimizat
代码如下:
import tensorflow as tf
from keras_contrib.layers import CRF
from tensorflow import keras
def create_model(max_seq_len, adapter_size=64):
"""Creates a classification model."""
# adapter_size = 64 # see - arXiv:1902.00751
# create the bert layer
with
我在Colab中编写了一个Bert模型,并使用GPU对其进行了训练,并下载了权重以供进一步推断。对于预测,我不需要GPU,我在没有GPU的情况下在我的本地机器上测试。但是当我在本地PC上加载时,我得到了以下错误,而Colab上没有错误。我不知道如何继续下去。 File "/home/akash/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/saved_model/load.py", line 909,
in load_internal str(err) + "\n If trying to load
我正在尝试使用tensorflow集线器上提供的预训练BERT来实现一个学习排名模型。我使用的是ListNet损失函数的一个变体,它要求每个训练实例都是与查询相关的几个排序文档的列表。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。例如:
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.ke
错误消息如下
Traceback (most recent call last):
File "./run_classifier.py", line 914, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 40, in run
_run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_un
我使用了TFBertModel和Tensorflow模型来结合和训练拥抱的面部变形。我想保存每个时代的val_accuracy的最佳模型。我使用'tensorflow检查点‘,但我得到了error.How我是否可以保存每个时代的最佳模型与transformers在tensorflow? from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.keras.initializers import TruncatedNormal
from tensorflow.keras.losses import Cate
我试图加载一个预先训练的BERT模型,使用变压器库在一个起重器培训工作中,我得到了“没有模块命名的keras错误”。您可以在下面找到相关的代码、导入和requirements.txt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from tensorflow.keras import
我正在尝试训练一个模型来预测真实的灾难推文(Kaggle竞赛),使用拥抱脸bert模型对推文进行分类。
我遵循了许多教程,使用了许多bert模型,但没有一个可以在COlab中运行,并抛出了错误
我的代码是:
!pip install transformers
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam, SGD
from t
在这里,我训练bert模型。下面是我用来训练的代码,当我加载保存的预测模型时,它显示了这个错误。有人能帮帮我吗?
import tensorflow as tf
import logging
from tensorflow.keras.layers import (
Dense,
Flatten,
Conv1D,
Dropout,
Input,)
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras import Mode
我想训练一个21级文本分类模型使用Bert。但是我的训练数据很少,所以下载了一个与5类类似的数据集,包含200万个样本。验证准确率达98%左右。现在,我想使用这个模型作为我的小定制数据的预训练模型。但是我得到了shape mismatch with tensor output_bias from checkpoint reader错误,因为检查点模型有5个类,而我的自定义数据有21个类。
NFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Running train on CPU
INFO:tensorflow:*** Features ***