outputs, aux_outputs = model(inputs) ValueError: too many values to unpack (expected 2)
时间: 2023-07-21 10:59:05 浏览: 59
这个错误通常是因为模型的输出不符合预期。在这个例子中,模型的输出应该是一个元组,包含两个元素:主要输出和辅助输出。但是,输出的元素数量超过了预期的 2 个。
你可以检查模型的定义和输入以确保其正确性。另外,你可以尝试打印输出,以了解实际输出的结构。如果你仍然无法解决问题,可以提供更多代码和错误信息,以便更好地帮助你解决问题。
相关问题
outputs, aux_outputs = model(inputs)
这行代码用于通过输入数据`inputs`来获取模型输出`outputs`和辅助输出`aux_outputs`。
在深度学习模型中,通常会有一个主要的输出,用于进行主要任务的预测。除此之外,有时还会有一些辅助的输出用于辅助训练或提供额外的信息。
在这行代码中,`model(inputs)`调用了模型`model`,并将输入数据`inputs`传递给模型。模型会对输入进行前向传播,得到主要输出和辅助输出。
主要输出`outputs`是模型对输入数据的预测结果,可能是一个向量、矩阵或张量,具体取决于任务的类型。辅助输出`aux_outputs`则是一些额外的输出,可能用于辅助训练或提供其他相关信息。
这些输出可以用于计算损失、进行反向传播、评估模型性能等任务。根据具体的应用场景和模型结构,可能会使用主要输出、辅助输出或两者的组合来完成任务。
上述代码报错了,怎么修改?报错信息:Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 330, in <module> outputs = model(seed_word_ids) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py", line 974, in forward batch_size, seq_length = input_shape ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
根据报错信息,可以看出是在执行 `outputs = model(seed_word_ids)` 这一行代码时出错了,因为模型需要输入的是一个包含batch size和sequence length两个维度的张量,而 `seed_word_ids` 只包含了一个词的id。因此,我们需要将 `seed_word_ids` 改为包含batch size和sequence length两个维度的张量,即 `(batch_size, sequence_length)`。
以下是可能的修改方案:
```python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 加载BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
# 种子词列表
seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全']
# 加载微博用户文本语料(假设存储在corpus.txt文件中)
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
corpus = f.readlines()
# 预处理文本语料,获取每个中文词汇的词向量
corpus_vectors = []
for text in corpus:
# 使用BERT分词器将文本分成词汇
tokens = tokenizer.tokenize(text)
# 将词汇转换为对应的id
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
# 将id序列转换为PyTorch张量
input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)
# 使用BERT模型计算词向量
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids)
last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :]
avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy())
# 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度
similarity_threshold = 0.8
privacy_words = set()
for seed_word in seed_words:
# 将种子词转换为对应的id
seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word))
# 将id序列转换为PyTorch张量,并增加batch size维度
seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)
# 使用BERT模型计算种子词的词向量
with torch.no_grad():
outputs = model(seed_word_ids)
last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :]
avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
seed_word_vector = avg_pooling.numpy()
# 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度
for i, vector in enumerate(corpus_vectors):
sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0]
if sim >= similarity_threshold:
privacy_words.add(corpus[i])
print(privacy_words)
```
在上述代码中,我们将 `seed_word_ids` 的创建方式改为了 `seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)`,以增加batch size维度。同时,我们将 `seed_word_ids` 的创建放到了for循环内,以便在处理不同种子词时能够正确创建张量。
请注意,上述代码仅为示例代码,您可能需要对其进行一些修改和调整以适应您的具体场景。