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大家好,我尝试finetune BERT 模型,但是始终遇到相同的报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel
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https://github.com/dmis-lab/biobert,这个biobert项目github介绍的都是怎么进行训练微调,但是我想问下大家项目部署下来之后,怎么运行完成自己的NER或者是R
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求一份电力领域预训练语言模型Electric-BERT源码看到论文中有结合电力领域预训练模型做文本编码表示层
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使用BERT模型解决NLP分类问题时,发现以下情况容易分类错误: (其他文本),一号开关分闸,(其他文本),一号开关合闸,(其他文本) 总体而言应当认为该文本是一个合闸动作,因为合闸在后,但是有会被识
- 自然语言处理
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- transformer
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- 2024-06-18 22:18
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bert服务开启不报错,但一直卡住 和下面链接提到的问题一样,但是按他说的加了-cpu后缀问题仍然没解决https://blog.csdn.net/weixin_45487542/article/de
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想问一下各位,推荐系统中曝光量是怎么统计的呢,我思路是将已经查询出的user_id进行value_count,看一下分布,或者直接label encoder 然后看一下斯皮尔满相关性,但有很多其他都f
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OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for 'D:/Anaconda/envs/DL0/Lib/site-pack
- bert
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- 2024-05-24 19:12
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请教一下,这是我自己搭建的BERT-LSTM实体识别模型,输出全是0类别,其他类别一个都没识别出来。请问是哪里出了问题?
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深度学习项目,前后端连接不上,运行程序调转到前段页面失败。项目调试跑不通。
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在使用您发布在GitCode上的项目https://gitcode.com/tmylla/NER_ZH%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%
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safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: HeaderTooLarge
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基于bert-base-chinese的中文文本处理python程序,要求:可以批量处理txt里面的内容,用bert库来处理文件内容,按{姓名,年龄,性别,生源地,病史,病史症状,初诊,处方,二诊,处
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微调中文bert,训练它采用CPU跑为啥啊?可是我的电脑上有GPU啊,不知道怎么改这个,跑得真的好慢啊。看了好几个博客,都没怎么提,都是在GPU上的跑的,到俺这咋就在CPU跑啊?哭了我是tensorf
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如图,由于得出的主体数量太多,手动修改了nr_topic的取值,该怎么把这一步用算法描述出来
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我想把Bert的tensorflow版本转换为torch版本,运用一个脚本叫做python convert_bert_original_tf2_checkpoint_to_pytorch.py,这个脚
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- pytorch
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- 2024-03-09 16:35
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1.本人按照b站上的视频(链接如下)尝试在pycharm上运行Google开源Bert模型且已配置脚本形参(代码未作改动)https://www.bilibili.com/video/BV1Yo4y1
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第一次使用BERT_CCPoem,能不能帮忙看看有什么问题。 import pandas as pd from transformers import BertTokenizer, BertForSe
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bert模型,在mac上,环境为py3.8,tensorflow2.13版本传入超参数 然后运行报错如下 我应该如何修改?