keras_bert

AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘layer‘问题解决

一、问题描述安装keras_bert、tensorflow、keras后，本来程序运行好好的，训练了两个模型也一切正常，随后由于Bert英文分词时，keras_bert不满足要求，尝试了transformers

不撸先疯。·2023-04-11 22:46

keras_bert与bert4keras的使用

keras_bert是Cyberzhg封装的Keras版Bert，可以直接调用官方发布的预训练权重。

Mark_Aussie·2023-01-10 10:55

keras保存模型_h5模型转savedModel + tf_serving部署采坑记录

背景介绍：使用keras_bert训练了模型，采用三种方式分别保存了模型结构、模型权重和完整模型，其中模型结构为json格式，模型权重和完整模型都是h5格式。

weixin_39846361·2022-12-30 16:59

TensorFlow2（版本2.5.0）学习笔记（含keras_bert、W2V）

、设置CPU/GPU运行环境：二、tf定义变量与简单操作【基于tf2做数据处理——Tokenizer】1、使用TF2实现token2id、padding2、基于gensim（版本：3.8.3）3、基于keras_bert

lucky_chaichai·2022-12-30 01:28

BERT实战[1]：利用BERT对语句中[MASK]部分进行预测

本文对给定中文文本的名词进行提取，对名词对之间的[MASK]部分（期望是动词），基于keras_bert进行预测。

aman4real·2022-12-18 16:58

基于Keras_bert模型的Bert使用与字词预测

基于Keras_bert模型的Bert使用与字词预测学习参考杨老师的博客，请支持原文一、Keras_bert基础知识1.1、kert_bert库安装1.2Tokenizer文本拆分1.3训练和使用构建模型模型训练使用模型

驭风少年君·2022-12-18 16:57

keras_bert加载训练好的模型报错 ValueError: Unknown layer: TokenEmbedding

使用keras_bert训练好模型后加载保存的模型，使用load_model()方法，报错ValueError:Unknownlayer:TokenEmbedding；应该是没有加载之前预训练的bert

Mark_Aussie·2022-12-15 18:14

知识图谱中“三元组”抽取——Python中模型总结实战（基于TensorFlow2.5）

openNRE1、安装：我安装到windows上了2、使用五、基于TensorFlow2自定义NER模型（构建、训练与保存模型范例）1、BiLSTM+CRF模型2、BERT+CRF（或softmax）模型1、使用keras_bert

lucky_chaichai·2022-11-23 07:40

用keras_bert实现多输出、参数共享模型

keras_bert基础应用defbatch_iter(data_path,cat_to_id,tokenizer,batch_size=64,shuffle=True):"""生成批次数据

·2021-03-09 22:47

bert模型后接TextCNN、LSTM

使用keras_bert来搭建模型#bertdefget_model():bert_model=load_trained_model_from_checkpoint(config_path,checkpoint_path

地滑之秀·2020-08-22 14:02

pytorch_transformers使用之获取bert词向量

之所以使用pytorch_transformers，有两个原因，第一：pytorch_transformers确实很赞，被称为最先进的自然语言处理预训练模型库；第二：kashgari、keras_bert

yecp1·2020-08-05 01:43

ImportError: cannot import name 'Tokenizer' from 'keras_bert'

今天打算用keras-bert来进行文本分类，linux系统没啥问题，但是windows系统下用pycharm报以下错误ImportError:cannotimportname'Tokenizer'from'keras_bert

吴雄·2020-07-30 12:00

两种方法快速实现基于bert预训练模型的分类任务，kashgari和keras_bert

#!-*-coding:utf-8-*-importcodecsimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdfromkeras_bertimportload_trained_model_from_checkpoint,Tokenizerimportpicklefromtensorflowimportkerastf_board_callback=keras.

闫广庆·2020-07-06 02:39

Bert应用于POI类型分类

上就可以跑）、效果不错，在500分类中的准确率为75%尝试二：基于BiLSTM+ATTENTION的POI分类效果：与TextCNN相比准确率差不多，但是训练速度较慢尝试三：基于Bert的POI分类使用的是keras_bert

想赚钱的雷大·2019-10-10 16:18

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