Yalei Meng
Yalei Meng
我参考waybill_ie快递单信息抽取示例项目构建数据集，按ernie+crf方案训练了序列标注模型，训练过程正常，输出的 ernie_crf_results.txt 文件预测也大部分都是准确的。 但是接下来不知道怎样加载checkpoint模型进行预测。。按readme指引经过export model导出之后，运行部署的predict.py，打印输出的预测结果很多都是错误的，比 ernie_crf_results.txt 里面预测效果差很多。————【经指点，似乎脚本是针对ernie+fc的，所以CRF层没有导出】 补充：尝试使用第二种方案ERNIE + FC训练，整个过程都符合预期了。但偶尔有些标签顺序不合逻辑，例如 xxx-B 后面跟着 yyy-I 。 我想直接加载checkpoint动态图进行一条或多条文本的预测，不知道如何操作？还是希望解决ernie_crf模型的实际预测问题。（麻烦提供导出静态模型代码，或者直接用checkpoint预测的代码）
目前的模型转换主要是为tf.serving用的，放在一个文件夹里，变量单独一个文件夹。 但有些场景需要使用单个pb文件的模型进行部署。原来做过ckpt到单pb文件转换是顺利的，但keras这种格式不熟悉。尝试了很多方案都没有转换成功。希望大佬可以添加这个选项。
1，文件传输没有批量文件下载。选中了多个也只能一个一个下载。另外也不支持复制粘贴等操作。而这些是XFTP的常用操作。 2，文件传输，从本地到远程主机的批量存储，不能进行复制粘贴，只能拖动过去。另外当文件同名需要覆盖替换时，选中记住替换操作的复选框是无效的。也就是说替换10个文件你还是要确认10次。 看界面已经融合了shell和FTP等功能，以为已经很完善了。没想到用起来才发现还是体验差距还是挺大的。希望能尽快解决体验的痛点。达到可用的程度。
模型训练完成了，准确率也很高。 但到后面用的时候，往往是对新来的一条或若干条文本，需要预测它对应的标签。 加载训练后的模型，对新数据做预测能否单独写个样例参考一下？
### 📚 The doc issue We only see stage 2 and 3 in the chatpgt/example/readme file. Will you please show us how to finetune the gpt/blooom/opt model with an example...
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训练和评估都完成了。 INFO:tensorflow:***** Eval results ***** INFO:tensorflow: eval_accuracy = 0.5 INFO:tensorflow: eval_auc = 0.5 INFO:tensorflow: eval_loss = 0.6931482 INFO:tensorflow: global_step = 7812 INFO:tensorflow: loss = 0.6931507 最后提示： Traceback (most recent call...