有人可以帮我找到代码中错误源的解决方案吗？

Question

我正在为 NER 任务训练 BI-LSTM-CRF 模型。我能够构建模型，但是当我将其与训练数据相匹配时，googlecolab 会抛出一个错误。

下面是我的模型的代码（或这里：code for my model）：

input_layer = layers.Input(shape=(MAX_SENTENCE,))

model = layers.Embedding(WORD_COUNT, DENSE_EMBEDDING, embeddings_initializer="uniform", input_length=MAX_SENTENCE)(input_layer)

model = layers.Bidirectional(layers.LSTM(LSTM_UNITS, recurrent_dropout=LSTM_DROPOUT, return_sequences=True))(model)

model = layers.TimeDistributed(layers.Dense(DENSE_UNITS, activation="relu"))(model)

crf_layer = CRF(units=TAG_COUNT)

output_layer = crf_layer(model)

ner_model = Model(input_layer, output_layer)

loss = losses.crf_loss

acc_metric = metrics.crf_accuracy

opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

ner_model.compile(optimizer=opt, loss=loss, metrics=[acc_metric])

ner_model.summary()

然后在拟合模型后，我得到以下错误：

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history' ([error message for google colab][2])

这是我的依赖列表：Dependencies

有人可以帮帮我吗？

Answer 1

我不确定您使用的是什么模块，因为您没有提供任何模块，但我猜那是 tensorflow。尝试使用较低版本的 Python，例如 Python 3.7，并尝试安装特定且兼容的版本：pip install tensorflow==1.13.1