Я новичок в Python, экспериментирую с набором данных с открытым исходным кодом и решил использовать библиотеку суммирования текста, для которой я установил преобразователи. Позже я узнал, что мне следовало установить некоторые необходимые библиотеки, поэтому, пройдя несколько форумов в stackoverflow, я установил следующие пакеты с помощью команды pip в командной строке anaconda с указанными версиями:
- трансформеры --> 4.45.1
- tensorflow --> 2.17.0
- numpy --> 1.26.4< /li>
keras --> 3.5.0
Команда импорта библиотеки в моем коде выглядит следующим образом:
Код: Выделить всё
import pandas as pd
from transformers import pipeline
import os
os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '0'
import tensorflow as tf
Когда я пытаюсь запустить приведенный ниже код, я получаю сообщение об ошибке, например:
Нет модели, по умолчанию указанной для google-t5/t-5-small и версии df1b051 (https:// Huggingface.co/google-t5/t5-small Не рекомендуется использовать конвейер без указания имени модели и версии, а затем происходит сбой ядра с этим сообщением об ошибке
"Вы можете увидеть немного другие цифры. результаты из-за округления с плавающей запятой из разных порядков вычислений. Чтобы отключить их, установите переменную среды 'TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS' = '0', как показано на скриншотах --> Ошибка сбоя ядра.
Код: Выделить всё
#loading summarization pipeline
summarizer = pipeline("summarization")
text = "Here comes Capcom’s newest challenger! Street Fighter™ 6 launches worldwide on June 2nd, 2023 and represents the next evolution of the Street Fighter™ series! Street Fighter 6 spans three distinct game modes, including World Tour, Fighting Ground and Battle Hub."
#summarize text
summary = summarizer(text , max_length = 30 , min_length = 10 , do_sample = False)
print(summary)
Я использовал приведенный ниже код, чтобы решить проблему с переменной среды, и даже тогда я получаю это сообщение об ошибке:
Код: Выделить всё
os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '0'
import tensorflow as tf
Дело в том, что я получаю два типа ошибок: один говорит о том, что ни одна модель не доступна для использования конвейера, а другой связан с переменной среды.
Буду признателен за советы по этому вопросу.
Подробнее здесь:
https://stackoverflow.com/questions/790 ... tensorflow