使用来自 Tensorflow 的 BERT 模型时出错答案

【问题标题】：Error with using BERT model from Tensorflow使用来自 Tensorflow 的 BERT 模型时出错
【发布时间】：2021-03-25 15:30:02
【问题描述】：

我已尝试按照 Tensorflow 说明使用 BERT 模型：(https://www.tensorflow.org/tutorials/text/classify_text_with_bert)

但是，当我运行这些行时：

text_test = ['this is such an amazing movie!']
text_preprocessed = bert_preprocess_model(text_test)

我收到以下错误：

InvalidArgumentError：尝试使用错误的类型访问资源。预期类 tensorflow::lookup::LookupInterface 得到类 tensorflow::lookup::LookupInterface [[{{node StatefulPartitionedCall/StatefulPartitionedCall/bert_tokenizer/StatefulPartitionedCall/WordpieceTokenizeWithOffsets/WordpieceTokenizeWithOffsets/WordpieceTokenizeWithOffsets}}]] [Op:__inference_restored_function_body_72474]

这两个类完全一样：“tensorflow::lookup::LookupInterface”。有人可以帮忙吗？谢谢。

【问题讨论】：

我在windows10上遇到同样的问题有什么解决办法吗？
我现在就举报github.com/tensorflow/tensorflow/issues/46096
同样的问题！你们找到解决办法了吗？

标签： python tensorflow bert-language-model

【解决方案1】：

我在 GitHub 上找到了这个错误报告：https://github.com/tensorflow/text/issues/476

他们似乎已经承认这是一个错误并正在尝试修复它。

【讨论】：

【解决方案2】：

我在 Windows 10 中也遇到了同样的错误。然后我在wsl2 ubuntu 18.04中试了一下，效果很好。在wsl2 ubuntu中试试怎么样

【讨论】：