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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：

配置错误：bert-pretrained 不在 dataset_reader.token_indexers.bert.type 可接受的选择中：['single_id'、'characters'、'elmo_characters'、'spacy'、'pretrained_transformer'、'pretrained_transformer_mismatched']。您应该使用 --include-package 标志来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.

我从未与 allenNLP 合作过，所以我不知道该怎么做。

作为参考，这是描述令牌索引器的配置的一部分

"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：

我想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：

没有模型类型 bert_crf_tagger 的默认预测器。\n请明确指定预测器

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

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我见过很多人有这个问题。在浏览存储库代码后，我发现这是运行预测的最简单方法：

python -m allennlp.run predict /path/to/saved_model/model.tar.gz /path/to/test.txt\
  --include-package scibert --use-dataset-reader\
  --output-file /path/to/where/you/want/predict.txt\
  --predictor  sentence-tagger --batch-size 16

我添加了什么？预测器sentence-tagger。浏览存储库后，您会发现注册的预测器是sentence-tagger. 尽管DEFAUL_DICT标记器的 包含sentence_tagger. 很多混乱，对吧？告诉我！

这个答案还可以让您免于编写predictor.

于 2020-12-10T03:06:08.570 回答