Bert 模型编译错误 - 类型错误：`compile` 中的关键字参数无效：{'steps_per_execution'}答案

【问题标题】：Bert Model Compile Error - TypeError: Invalid keyword argument(s) in `compile`: {'steps_per_execution'}Bert 模型编译错误 - 类型错误：`compile` 中的关键字参数无效：{'steps_per_execution'}
【发布时间】：2021-10-27 09:34:04
【问题描述】：

我一直在使用 bert 并尝试使用以下代码行编译模型。

model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate, epsilon=1e-08)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy')

callbacks = [tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=OUTPUT_FOLDER+"\\bert_model.h5",
                                                        save_weights_only=True,
                                                        monitor='val_loss',
                                                        mode='min',
                                                        save_best_only=True)]

model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric])

编译代码时出现类型错误。

TypeError：compile 中的关键字参数无效：{'steps_per_execution'}

我目前使用的变形金刚包版本是4.11.3。当我使用变压器 4.10.2 时，上面的代码就像一个魅力

如何让它与 4.11.3 一起使用？

【问题讨论】：

遇到同样的问题。您找到解决方案了吗？
@Sammy 我还没有找到解决方案。我确实尝试过更新 tf 版本但抛出错误。

标签： python tensorflow bert-language-model

【解决方案1】：

这是因为您的 TensorFlow 版本不是最新的。几个小时前我遇到了同样的问题。我将我的 TensorFlow 版本更新为最新版本（并将 CUDA 和 cudnn 更新为各自的版本），现在它可以正常工作了。所以只要更新你的 TensorFlow 版本就可以了。

编辑：我从 TensorFlow 2.3.0 升级到 2.7.0

【讨论】：