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我正在尝试使用 Simple Transformers 库实现 xlnet 变压器模型。我正在关注这个特定的教程 - https://simpletransformers.ai/docs/multi-class-classification/

据此，我可以在 train_df 上训练模型，然后产生准确度、f1 分数等结果，但是有没有办法提取在训练数据上训练时由该模型产生的词嵌入？我有兴趣分析为学术目的绘制这些嵌入，但我无法在 Simple Transformers 库中找到这样做的方法。

我正在使用torch.save()和torch.load()命令保存和加载模型。

在 Docker Container 中加载经过微调的简单变压器模型时，我遇到了这个我无法解决的错误：

如果有人对此有任何想法，请告诉我。

我在用：

• 火炬==1.7.1+cu101
• 句子转换器 0.3.9
• 简单变压器 0.51.15
• 变压器 4.4.2
• 张量流 2.2.0

正如您在以下 python 控制台中看到的，我可以T5Tokenizer从transformers. 但是，因为simpletransformers.t5我收到一个错误：

我在 Google Colab 上运行 simpletransformers 时遇到了这个错误。我启用硬件加速器作为 GPU 并运行代码。

完全错误 -

它在这一刻冻结。尽管单元在运行，但什么也没有发生。我应该怎么做才能让它工作？

编辑：

我暂时使用simpletransformers 0.50.0版解决了它

下午，我正在尝试运行我的管道，但我一直遇到错误'numpy.ndarray' object has no attribute 'fit'，我不知道为什么。下面是转换器、管道和数据帧的代码。任何提示表示赞赏：

我正在尝试使用 SimpleTransformers 模块进行本次比赛。

在内核中成功安装包 SimpleTransformers 后，我正在尝试从 simpletransformers.ner 导入 NERModel 和 NERArgs 包。但我收到如下错误消息。

这已成为我在 kaggle 中的表演终结者。相同的代码在 Colab 中有效。请建议。**

谢谢，夏姆。

我编写了一个脚本，在其中使用 simpletransformer 框架训练问答模型。我现在想做预测，但正如我想象的那样，我必须保存训练模型中的权重并将它们加载到我的预测脚本中，但我无法弄清楚如何做到这一点。下面的代码片段是我训练模型的方式。

得到这个属性错误：

AttributeError：模块 'urllib3.util' 没有属性 'PROTOCOL_TLS'

我需要对情绪标签中的一些文本进行分类。我正在使用多标签分类，因为相同的文本可以包含不止一种情绪，但我想实现其中一些是不相交的，比如快乐/悲伤或平静/愤怒。

假设我在 Python 中有这段代码：

使用此示例：

而且我想设置第一个和第二个标签必须是不相交的。我怎么能做到？

我正在尝试使用SimpleTransformers默认设置来进行多任务学习。

我在这里使用他们网站上的示例

代码如下所示：

目前我什至没有使用eval_df（尽管我计划在我的真实代码中使用它），因为它没有在他们的代码中正确设置。在这个超级简单的设置中，我认为该库可以正常工作。然而，在尝试了两个系统（一个 Windows，一个 Linux，两个最新版本的 SimpleTransformers）后，我收到以下错误：

我正在使用确切的设置，并且所有输入DataFrames都包含字符串。

谁能帮助弄清楚为什么这个基本设置会失败？谢谢。