【发布时间】:2021-02-28 00:54:09
【问题描述】:
我已经在 SciIE 数据集上微调了 SciBERT 模型。存储库使用 AllenNLP 来微调模型。训练执行如下:
python -m allennlp.run train $CONFIG_FILE --include-package scibert -s "$@"
成功训练后,我有一个 model.tar.gz 文件作为输出,其中包含 weights.th、config.json 和词汇文件夹。我试图将它加载到 allenlp 预测器中:
from allennlp.predictors.predictor import Predictor
predictor = Predictor.from_path("model.tar.gz")
但我收到以下错误:
ConfigurationError:bert-pretrained 不在可接受的选择中 dataset_reader.token_indexers.bert.type: ['single_id', 'characters', 'elmo_characters'、'spacy'、'pretrained_transformer'、 'pretrained_transformer_mismatched']。您应该使用 --include-package 标志以确保加载了正确的模块,或者在配置文件中使用完全限定的类名,例如 {"model": "my_module.models.MyModel"} 让它自动导入。
我从未使用过 allenNLP,所以我很迷茫。
作为参考,这是描述令牌索引器的配置部分
"token_indexers": {
"bert": {
"type": "bert-pretrained",
"do_lowercase": "false",
"pretrained_model": "/home/tomaz/neo4j/scibert/model/vocab.txt",
"use_starting_offsets": true
}
}
我正在使用 allenlp 版本
名称:allennlp 版本:1.2.1
编辑:
我认为我已经取得了很大的进步,我必须使用用于训练模型的相同版本,并且我可以像这样导入模块:
from allennlp.predictors.predictor import Predictor
from scibert.models.bert_crf_tagger import *
from scibert.models.bert_text_classifier import *
from scibert.models.dummy_seq2seq import *
from scibert.dataset_readers.classification_dataset_reader import *
predictor = Predictor.from_path("scibert_ner/model.tar.gz")
dataset_reader="classification_dataset_reader")
predictor.predict(
sentence="Did Uriah honestly think he could beat The Legend of Zelda in under three hours?"
)
现在我得到一个错误:
模型类型 bert_crf_tagger 没有默认预测器。\n请指定一个 显式预测器
我知道我可以使用 predictor_name 来明确指定一个预测器,但我不知道选择哪个名称会起作用
【问题讨论】:
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这是来自哪个存储库?
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来自官方sciber:github.com/allenai/scibert
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并且训练脚本在/scripts/train_allennlp_local.sh下可以找到
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感觉我需要以某种方式包含可用的模型:scibert/models,不完全确定如何在 python 中加载它...是否有 CLI 预测命令和数据结构的示例?很难找到任何东西?
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有someone with that problem。改编自this answer,会说类似“如果模型类型已知,那么 AllenNLP 可以自动选择一个预测器,但是没有注册的
bert_crf_tagger类型的预测器,所以你需要自己提供一个。 Read here for Creating a Predictor.»