Я следую примеру из https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/load_data/text, чтобы загрузить свой собственный набор данных и выполнить там двоичную классификацию предложений (TensorFlow 2.0).Единственное изменение, которое я сделал в этом примере, - это используемый набор данных (который я взял из https://github.com/UKPLab/emnlp2017-claim-identification/tree/master/src/main/python),, и поскольку метки могут быть только 0 или 1, я изменил функцию потерь на binary_crossentropy и оптимизатор на RMSprop. При подгонке модели Keras, которая идентична модели, предложенной в руководстве, я постоянно получаю следующую ошибку:
2019-04-29 13:51:15.609297: E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:495] constant folding failed: Invalid argument: Unsupported type: 21
2019-04-29 13:51:15.882000: E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:495] constant folding failed: Invalid argument: Unsupported type: 21
Процесс подгонки между этими отпечатками все еще продвигается, как видно из:
662/4508 [===>..........................] - ETA: 9:35 - loss: 11.0703 - accuracy: 0.2780
, но вместо того, чтобы минимизировать потери, кажется, что он на самом деле максимизирует их с понижением точности после каждой итерации (на самом деле, если метрика точности верна, это было бы неплохоклассификатор, если я просто возьму not [prediction]). Есть ли здесь кто-нибудь, кто может объяснить мне, что означает эта ошибка, и связана ли она со странным поведением модели (и, надеюсь, как это исправить)?пытался найти похожие ошибки, но не смог их найти. Спасибо!