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，但是当我将它与训练数据进行拟合时，googlecolab 向我抛出了一个错误。

下面是我的模型的代码（或这里：我的模型的代码）：

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，我收到以下错误：

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

这是我的依赖项列表：依赖项

有人可以帮我吗？

Answer 1

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