Трудности при использовании Tensorflow_hub и универсального кодировщика предложений - PullRequest
Новая
       73

Трудности при использовании Tensorflow_hub и универсального кодировщика предложений

0 голосов
/ 10 февраля 2020

При выполнении следующего фрагмента кода появляется ошибка. Кто-нибудь, кто может мне помочь? Я использую Tensorflow 2.1.0 

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

print("GPU is", "available" if tf.test.is_gpu_available() else "NOT AVAILABLE")

tweets = pd.read_csv('dataset.csv')
print(tweets.columns)
labels = tweets[['Sentiment']]
tweets = tweets[['SentimentText']]
tweets = tweets['SentimentText'].to_numpy()
embed = hub.KerasLayer("./model",  output_shape=[20],  input_shape=[],dtype=tf.string)
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
     sess.run([tf.compat.v1.global_variables_initializer()])
     sess.run(embed(tweets))

Я получаю следующую ошибку:

Файл "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/ python / framework / ops.py ", строка 4727, в _override_gradient_function заявить не о себе ._gradient_function_map

AssertionError

Error picture

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 05 марта 2020

Указание решения в разделе ответов (даже если оно упомянуто в разделе комментариев), в интересах сообщества.

В этом конкретном случае c, reducing the length of dataset has resolved the error но, как правило, рекомендуется указывать URL-адрес соответствующей предварительно обученной модели, чтобы было легко проверить свойства этой модели, включая совместимость версий, что также улучшает читабельность.

0 голосов
/ 02 марта 2020

Я тоже столкнулся с этой проблемой. Это было решено с помощью tenorflow == 2.0.0 (я изначально использовал tenorflow == 2.1.0)

...