C:\Users\86135\AppData\Local\Temp\ipykernel_19564\445934344.py:42: MatplotlibDeprecationWarning: Calling gca() with keyword arguments was deprecated in Matplotlib 3.4. Starting two minor releases later, gca() will take no keyword arguments. The gca() function should only be used to get the current axes, or if no axes exist, create new axes with default keyword arguments. To create a new axes with non-default arguments, use plt.axes() or plt.subplot(). ax = fig.gca(projection='3d')

这是Matplotlib中的一条DeprecationWarning，意思是使用`gca()`函数时不应该再使用关键字参数。在Matplotlib 3.4版本之后，使用关键字参数会报错。建议使用`plt.axes()`或`plt.subplot()`来创建具有非默认参数的新轴。如果想要获取当前轴，可以直接调用`gca()`函数，不需要传入任何参数。

相关问题

WARNING:tensorflow:From E:\machine_learning\tensorflow2\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\resource_variable_ops.py:1666: calling BaseResourceVariable.__init__ (from tensorflow.python.ops.resource_variable_ops) with constraint is deprecated

你好！关于你的问题，这是一个关于 的警告信息。这个警告是由于使用了被弃用的约束(constraint)参数导致的。约束参数在 TensorFlow 2.x 版本中已经被移除，如果你的代码中使用了约束参数，建议更新代码以适应最新的 TensorFlow 版本。如果你需要进一步的帮助，请提供更多的上下文信息。

TypeError: Exception encountered when calling layer 'crf_7' (type CRF). in user code: File "C:\Users\David\AppData\Local\Temp\ipykernel_13540\1972871892.py", line 8, in call * log_likelihood, self.trans_params = tfa.text.crf_log_likelihood(dataset[0], TypeError: '_VariantDataset' object is not subscriptable Call arguments received by layer 'crf_7' (type CRF): • dataset=<_BatchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(None, 577), dtype=tf.int32, name=None), TensorSpec(shape=(None, 577), dtype=tf.int32, name=None), TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.int32, name=None))>这个怎么解决

这个错误的原因是您正在使用TensorFlow Addons（tfa）中的CRF层，但是您的输入数据集类型不正确。它期望的输入是元组，包含两个张量：输入序列和目标序列，以及一个长度为batch_size的向量，表示每个序列的实际长度。

您需要确保您的数据集的格式正确，并且与CRF层所期望的格式相匹配。可以使用tf.data.Dataset API来创建您的数据集，并在创建数据集时使用batch方法为每个批次提供正确的格式。例如，您可以这样编写代码：

import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa

# 定义输入序列和目标序列的形状和类型
input_shape = (None, 100)
output_shape = (None,)

# 创建数据集并进行预处理
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((inputs, targets)).batch(batch_size)
dataset = dataset.map(lambda x, y: ((x, tf.math.not_equal(x, 0)), y))

# 定义模型并添加CRF层
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Masking(mask_value=0.))
model.add(tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True), merge_mode='concat'))
model.add(tfa.layers.CRF(output_shape[0], name='crf'))

# 编译模型并训练
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_func, metrics=[accuracy])
model.fit(dataset, epochs=num_epochs, steps_per_epoch=num_steps)

这里，我们使用了一个简单的LSTM模型，并在CRF层之前添加了一个Masking层，以处理变长序列。我们将数据集映射到元组格式，并使用CRF层的名称来指定层。最后，我们使用tf.data.Dataset API来将数据集提供给模型进行训练。