Я пробовал все, чтобы сделать следующий код работать: < /p>
from tf_keras.src.layers.serialization import activation
import keras_nlp
# bert layers
text_input = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string ,name="text")
preprocessor = keras_nlp.models.BertPreprocessor.from_preset("bert_base_en_uncased",trainable=True)
preprocessed_text = preprocessor(text_input)
encoder = keras_nlp.models.BertBackbone.from_preset("bert_base_en_uncased")
outputs = encoder(preprocessed_text)
# neural network layers
l = tf.keras.layers.Dropout(0.1, name='dropout')(outputs['pooled_output'])
l = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='output')(l)
# construct final model
model = tf.keras.Model(inputs=[text_input], outputs=[l])
model.summary()
METRICS = [
tf.keras.metrics.BinaryAccuracy(name='accuracy'),
tf.keras.metrics.Precision(name='prediction'),
tf.keras.metrics.Recall(name='recall')
]
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=METRICS)
< /code>
он подходит здесь, но когда я пытаюсь установить его, если дает мне следующую ошибку: < /p>
model_bert=model.fit(X_train,
y_train,
epochs=10)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/var/folders/my/psclr1fj1jq4cwk4tl2w9wzr0000gn/T/ipykernel_68633/736105977.py in
1 # X_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X_train)
2 # y_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(y_train)
----> 3 model_bert=model.fit(X_train,
4 y_train,
5 epochs=10)
~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs)
120 # To get the full stack trace, call:
121 # `keras.config.disable_traceback_filtering()`
--> 122 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
123 finally:
124 del filtered_tb
~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/optree/ops.py in tree_map(func, tree, is_leaf, none_is_leaf, namespace, *rests)
750 leaves, treespec = _C.flatten(tree, is_leaf, none_is_leaf, namespace)
751 flat_args = [leaves] + [treespec.flatten_up_to(r) for r in rests]
--> 752 return treespec.unflatten(map(func, *flat_args))
753
754
ValueError: Invalid dtype: object
< /code>
Я искал несколько статей, но я не могу найти ответ. Я просто тестирую, чтобы понять, как работают LLMS, и это будет последний шаг. Любая помощь приветствуется.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... ject-error
BERT MODEL: MODEL.FIT бросает "ошибка" неверный dtype: Object " ⇐ Python
-
- Похожие темы
- Ответы
- Просмотры
- Последнее сообщение
-
-
Директивы Tailwind ObjectFit (например, object-cover, object-fit и т. д.) не действуют.
Anonymous » » в форуме CSS - 0 Ответы
- 40 Просмотры
-
Последнее сообщение Anonymous
-