如图，torch是1.80。请有经验的兄弟指教。 If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True.
用bertopic加载训练包时tf=True问题
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- 2022-05-25 21:20回答 1 已采纳 配置文件后缀是yaml而不是pt模型
- 2022-03-27 17:38回答 2 已采纳 请更新最新版本的代码，预训练模型适用最新版本的就不会出现这个问题了，导致这个问题的话就是你用的模型是旧版本yolov5-5.0版本直接拷贝过来的吧，没有下载最新的
- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 2024-03-10 17:39Cachel wood的博客 BERTopic是基于深度学习的一种主题建模方法。BERT是一种用于NLP的预训练策略，它成功地利用了句子的深层语义信息。
- 2023-04-10 17:09回答 3 已采纳 该报错可能是由于在加载模型时没有正确注册自定义损失函数导致的。另一个可能的原因是，使用的 TensorFlow 版本不支持 reduction 参数，但在自定义损失函数中使用了该参数。在 Tensor
- 2022-08-31 11:06回答 2 已采纳 可能是你的torchvision包版本不对，或者模块损坏你可以尝试重新安装torchvision包
- 2023-04-08 12:36回答 1 已采纳 mnist数据集太小了，所以gpu用不满，这是很正常的
- 2024-09-21 19:51zhubeibei168的博客 BERTopic是一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的先进话题建模技术。它结合了BERT的语义理解能力和非参数聚类算法，如HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial ...
- 2019-05-27 16:45回答 2 已采纳 谢谢大家，已经解决了
- 2023-02-22 13:07回答 2 已采纳 Huggingface 提供的预训练模型 bert-base-uncased 只包含 BertModel 的权重，不包括线性层 + 激活函数的权重。它的线性层 + 激活函数的权重是随机的，所以你的3次
- 2023-04-08 11:32回答 3 已采纳 以下内容部分参考ChatGPT模型： 这个问题可能是由于在训练过程中出现了NaN（不是数字）的值导致的。可以尝试以下几个方法来解决： 检查训练数据是否包含NaN值，如果有，将其删除或通过插值替换。
- 2024-09-23 21:16zhubeibei168的博客 语义表示模型如BERT、RoBERTa和BERTopic，利用深度学习技术，尤其是Transformer架构，来生成更复杂的文本表示。这些模型在大规模语料库上预训练，能够理解上下文依赖和词汇的多义性，从而提供更准确的语义表示。
- 2023-04-10 08:48回答 2 已采纳 以下内容部分参考ChatGPT模型： 这个问题可能是由于GPU资源不足导致的。您可以尝试减小batch size或者增加GPU的内存限制。另外，您可以尝试重新安装tensorflow或者升级到最新版
- 2024-09-21 19:51zhubeibei168的博客 从传统的LDA和PLSA到现代的BERTopic和Doc2Vec，话题建模方法不断发展，提供了更准确和语义丰富的主题表示。通过上述代码示例，我们可以看到如何使用Python库来实现这些话题建模方法，从而在实际项目中应用它们。
- 2023-08-15 11:12无水先生的博客 卡塔尔世界杯充满了惊喜！从沙特阿拉伯通过击败阿根廷震惊...在这篇文章中，我将使用 BERTopic 来分析 2022 年世界杯期间发布的推文。让我们看看与世界杯相关的最受欢迎的话题是什么，以及我们是否可以理解这些话题。
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