XinY2024 2020-12-07 13:09 采纳率: 0%
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编写Bert预测脚本报错

编写Bert预测脚本报错ValueError: model_fn should return an EstimatorSpec.这种情况怎么解决

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  • 你知我知皆知 2024-07-24 19:46
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    以下回答参考 皆我百晓生券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答,并由本人整理回复。

    这个问题可能是因为在使用BERT模型进行预测时,您没有正确地定义model_fn函数。model_fn应该返回一个EstimatorSpec对象。

    以下是一个简单的示例:

    from tensorflow_estimator.python.estimator.canned import classification
    from tensorflow_estimator.python.estimator.canned import regression
    from tensorflow_estimator.python.estimator.canned import prediction_keys
    from tensorflow_estimator.python.estimator.canned import input_fn_context
    
    class MyClassifier(object):
        def __init__(self, model_dir):
            self.model_dir = model_dir
            self._input_fn()
    
        def _input_fn(self):
            pass
    
    def create_model_fn(model_dir, params):
        def model_fn(features, labels, mode, params):
            # 在这里添加你的逻辑
            predictions = {'probabilities': features['predictions']}
            return tf.estimator.EstimatorSpec(
                mode=mode,
                predictions=predictions)
        return model_fn
    

    在这个例子中,我们创建了一个名为MyClassifier的类,它包含一个初始化方法_input_fn和一个用于创建模型的create_model_fn方法。这个方法将被用于构建您的训练或预测器。

    create_model_fn方法中,您可以根据您的需求添加任何逻辑来生成模型输出。例如,如果您想使用BERT进行预测,您可以在其中添加一些关于如何处理输入特征的逻辑。

    然后,在tf.estimator.EstimatorSpec中设置predictions参数,并将其值设置为features['predictions']。这将是模型的输出。

    最后,确保在model_fn函数中调用model_fn(features, labels, mode, params)并传入相应的参数。

    注意:这只是一个基本的例子,实际的实现可能会更复杂,包括处理数据、调整超参数等。

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