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遇到问题：word2vec文本嵌入变换为使用BERT

  • 最开始遇到的问题：f1_score计算错误，错误提示如下：

classification.py:1143: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted sample

  • Debug发现: 在评估阶段，bert输出的三维向量，每一维度的tensor都是一样的，最开始以为是转换bert的问题(后来还修改了config.json文件，添加了’num_labels：3‘，以及查看了输入数据是否是以batch_size维度输入、是否为tensor等)，但是仍然没找到原因，有没有大佬可以回答这个问题哇？

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