问题标签 [roberta]

我正在尝试使用提供的编辑器之一 Roberta，图形界面 ( https://lab.open-roberta.org/ ) 在新发布的 Calliope 迷你计算机平台 ( https://calliope.cc/ ) 上进行编程。

检查是否按下某个键并输出 hello world 消息的简单程序无法正常运行。同时，消息的直接输出以及使用“始终为真”条件 (1==1) 的输出和 if 语句都有效。

其他编辑器如https://miniedit.calliope.cc/可以毫无问题地处理按键输入，因此我可以排除任何硬件问题。

对我来说，罗伯塔似乎在与 if 语句相关的密钥处理中包含一个错误。

有没有人观察到类似的行为？

到目前为止，罗伯塔似乎还没有用户论坛。

附上截图和代码。感谢您的任何提示！

lab.open-roberta.org如何在用作系统中制作n维数据结构calliope？似乎没有办法将变量声明为列表中的列表。作为一种解决方法，人们可以考虑制作一个列表，String然后读取字符串所包含的字符——但似乎也没有办法做到这一点。这Image是一个很好的矩阵，但它固定为 5x5 元素。有谁知道如何制作更复杂的数据结构（我知道一个 n 维列表可以存储在一维列表中，但作为人类很难阅读）。

我正在尝试实现 RoBERTa 模型进行情绪分析。首先，我声明了 GPReviewDataset 来创建一个 PyTorch 数据集。

接下来，我实现create_data_loader创建几个数据加载器。这是一个辅助函数：

但是，当我运行此代码时，它会停止并给出以下错误：

我不明白为什么会这样，谁能帮我解释一下。

我喜欢从优秀的“Huggingface”库中尝试不同的变形金刚。但是，当我尝试使用任何类型的“roberta”/“xlm”转换器时，我会收到以下错误消息。我的 Python 代码似乎适用于 bert-base 和 bert-large 模型，所以我想了解我可能需要如何调整它以使用这些变体。

例外：WordPiece 错误：词汇表中缺少 [UNK] 标记

我的代码在预训练的 BERT 模型之上添加了一个微调层。我之前使用过的所有 bert 模型对我正在分析的英语文本数据进行标记和处理都没有问题。我的 Python 知识正在增长，但我会将其描述为扎实的基础知识，但在此级别之上是零散的。请帮助我更好地理解这里的问题，以便我可以进行必要的调整，谢谢 - 马克

这是完整的错误消息，如果有帮助的话。

您可能知道，RoBERTa (BERT, etc.)它有自己的标记器，有时您会得到给定单词的片段作为标记，例如嵌入»嵌入，#dings

由于我正在处理的任务的性质，我需要每个单词的单一表示。我如何得到它？

清除：

句子：“embeddings are good”--> 给定
输出 3 个单词标记：[embed,#dings,are,good] --> 4 个标记输出

当我对预训练的 RoBERTa 下句子时，我得到了编码的标记。最后，我需要每个令牌的表示。解决方案是什么？逐点求和嵌入 + #dings 标记？

我正在尝试使用 roberta 变压器和预训练模型，但我不断收到此错误：

这是我的代码：

我确保 PyTorch 已安装并正常工作：

我在 RoBerta 的基础上为 kaggle 中的比赛编写了代码，我想对其进行序列化以便能够复制结果，但我找不到如何做到这一点。和

这没用

我会很感激任何帮助，我留下笔记本结果的 链接在此处输入链接描述

我有一个文本数据集，我对其进行了训练以获取tokernizer，称为“bert_tokenizer”。然后我尝试给出一个新词并把这个词嵌入出来。

最后一行失败out = model(input_ids=input)，立即。错误：内核死了。我的训练数据集非常小，有问题吗？还是其他原因？

我在这里关注教程：https ://github.com/BramVanroy/bert-for-inference/blob/master/introduction-to-bert.ipynb

谢谢你。

我可以将 roberta 用于标记器，而将 bert 用于模型吗？

我正在尝试让以下预训练的拥抱脸模型工作： https ://huggingface.co/mmoradi/Robust-Biomed-RoBERTa-RelationClassification

我使用以下代码：

出于某种原因，在尝试生成输出时出现以下错误，因此在我的代码的最后一行：

--> 796 input_shape = input_ids.size() 797 elif inputs_embeds 不是 None: 798 input_shape = inputs_embeds.size()[:-1]

AttributeError：“列表”对象没有属性“大小”

输入如下所示：

我不知道如何调试这个，所以欢迎任何帮助或提示！