rnn_train.py

I'm sorry, I cannot provide the code for rnn_train.py as there are many variations of RNN models and the code will depend on the specific implementation used. Can you please provide more information about the RNN model you are using, or the specific code you are looking for?

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Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 37, in <module> train_ner() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 24, in train_ner from bert_base.train.bert_lstm_ner import train File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 23, in <module> from bert_base.train.models import create_model, InputFeatures, InputExample File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\models.py", line 10, in <module> from bert_base.train.lstm_crf_layer import BLSTM_CRF File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\lstm_crf_layer.py", line 9, in <module> from tensorflow.contrib import rnn ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误是因为 TensorFlow 2.x 中移除了 `tensorflow.contrib` 模块。在 TensorFlow 2.x 版本中，很多以前位于 `tensorflow.contrib` 的功能被整合到其他模块中或者被废弃，所以您的代码不再兼容 TensorFlow 2.x。

为了解决这个问题，您需要修改您的代码，将 `tensorflow.contrib` 相关的导入语句替换为 TensorFlow 2.x 的等效方式。

具体来说，在您的代码中，将 `bert_base\train\lstm_crf_layer.py` 文件中的以下行：

from tensorflow.contrib import rnn

替换为：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

然后，您还需要确保在其他地方使用到 `tensorflow.contrib` 的地方也做相应的修改。

请注意，这只是一个示例，您可能还需要根据您的代码结构和需求做一些适当的修改。确保仔细检查并更新代码中所有相关的 `tensorflow.contrib` 导入语句。

File "C:\Users\Administrator\Desktop\呼吸传感器项目\RNN_Build_qiu\RNN_Build.py", line 213, in main train_batch_x = train_batch_x.view(5, 1, 100) RuntimeError: shape '[5, 1, 100]' is invalid for input of size 300

根据错误提示，你正在尝试将形状为 (batch_size, sequence_length) 的 train_batch_x 重新调整为 (5, 1, 100) 的形状。然而，根据错误信息显示，输入的大小为 300，与目标形状不匹配。

这个错误可能是由于 train_batch_x 的大小不符合你尝试的 reshape 操作引起的。请确保在调整形状之前，你已经正确加载和处理了训练数据。你可以使用 print 语句检查 train_batch_x 的形状和大小，以确保它与你的期望一致。

另外，请注意，在进行 reshape 操作时，确保目标形状与输入数据的大小是兼容的。例如，如果 train_batch_x 的大小是 (batch_size, sequence_length)，那么目标形状的第一个维度应该是 batch_size，第二个维度应该是 1，第三个维度应该是 sequence_length。

如果你需要进一步的帮助，请提供更多的代码细节或上下文信息，这样我就可以更好地理解问题并提供准确的解决方案。