For Dropout, this parameter `keep_prob` will be deprecated, please use `p` instead.

Dropout是一种常用的正则化方法，它在训练过程中对神经网络的隐藏层进行随机失活操作，防止过拟合的发生。在TensorFlow中，Dropout的keep_prob参数即为保留节点的概率，即每个节点被保留的概率，通常设置为0.5。然而，TensorFlow 2.0版本中，keep_prob参数将被弃用，而是采用p参数来代替，p参数表示的是每个节点被丢弃的概率，即与keep_prob相反。因此，在新版TensorFlow中，使用Dropout时应该使用p参数来代替keep_prob参数。

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WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:359: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use rate instead of keep_prob. Rate should be set to rate = 1 - keep_prob. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:673: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use keras.layers.Dense instead. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_core\python\layers\core.py:187: Layer.apply (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use layer.__call__ method instead. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:277: The name tf.erf is deprecated. Please use tf.math.erf instead.

这些警告信息是关于一些 TensorFlow 函数和类的变化和更新的提示。我会逐个解释每个警告的含义：

1. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:359: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use rate instead of keep_prob. Rate should be set to rate = 1 - keep_prob."

这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 359 行中，使用了 `dropout` 函数，并传递了 `keep_prob` 参数。然而，将来的 TensorFlow 版本将移除 `keep_prob` 参数，并建议使用 `rate` 参数代替。`rate` 参数的计算方式为 `rate = 1 - keep_prob`。

你可以将代码中的 `keep_prob` 替换为 `rate` 来消除这个警告。

2. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:673: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use keras.layers.Dense instead."

这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 673 行中，使用了 `dense` 函数，但该函数已被废弃，并将在将来的 TensorFlow 版本中移除。建议使用 `keras.layers.Dense` 来代替。

你可以将代码中的 `dense` 替换为 `keras.layers.Dense` 来消除这个警告。

3. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_core\python\layers\core.py:187: Layer.apply (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use layer.__call__ method instead."

这个警告表示在 "core.py" 文件的第 187 行中，使用了 `Layer.apply` 方法，但该方法已被废弃，并将在将来的 TensorFlow 版本中移除。建议使用 `layer.__call__` 方法来代替。

你可以将代码中的 `Layer.apply` 替换为 `layer.__call__` 来消除这个警告。

4. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:277: The name tf.erf is deprecated. Please use tf.math.erf instead."

这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 277 行中，使用了 `tf.erf` 函数，但该函数已被废弃。建议使用 `tf.math.erf` 函数来代替。

你可以将代码中的 `tf.erf` 替换为 `tf.math.erf` 来消除这个警告。

总之，这些警告信息是为了提醒你在代码中使用了已被废弃或即将被移除的 TensorFlow 函数和类。建议根据警告信息中的建议进行相应的更新，以保持代码的兼容性和稳定性。

如果你对这些警告信息有更多疑问或需要进一步帮助，请随时提问。

WARNING:tensorflow:From /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/resource_variable_ops.py:435: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Colocations handled automatically by placer. WARNING:tensorflow:From /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py:143: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use `rate` instead of `keep_prob`. Rate should be set to `rate = 1 - keep_prob`.

这些warning信息是TensorFlow的版本更新导致的，不会影响代码的运行。第一个warning是因为在TensorFlow 2.0中，使用tf.compat.v1.placeholder()函数代替原来的tf.placeholder()函数，而colocate_with参数已经不再使用，因此会有这个warning。第二个warning是因为在TensorFlow 2.0中，使用tf.nn.dropout()函数代替原来的keras.layers.Dropout()函数，而keep_prob参数已经被rate参数代替，因此会有这个warning。如果想要避免这些warning信息，可以考虑更新代码中的相关函数。