tf.train.get_or_create_global_step()

`tf.train.get_or_create_global_step()`是TensorFlow中的一个函数，用于获取或创建全局步数变量。该变量用于跟踪模型训练的步数，通常用于在训练过程中展示并存储模型的当前步数。如果该变量不存在，则会创建它。

相关问题

oss = self._train_model(input_fn, hooks, saving_listeners) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1161, in _train_model return self._train_model_default(input_fn, hooks, saving_listeners) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1191, in _train_model_default features, labels, ModeKeys.TRAIN, self.config) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1149, in _call_model_fn model_fn_results = self._model_fn(features=features, **kwargs) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 405, in model_fn total_loss, learning_rate, num_train_steps, num_warmup_steps, False) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 27, in create_optimizer global_step = tf.train.get_or_create_global_step() UnboundLocalError: local variable 'tf' referenced before assignment 进程已结束,退出代码1

根据你提供的错误信息，看起来是在创建优化器时出现了问题。

错误提示 `UnboundLocalError: local variable 'tf' referenced before assignment` 表明在引用变量 `tf` 之前没有对其进行赋值。

这通常发生在没有正确导入 TensorFlow 库的情况下。请确保你的代码中包含了正确的 TensorFlow 导入语句，例如：

import tensorflow as tf

如果你已经正确导入了 TensorFlow，但仍然遇到此错误，请检查你的代码中是否存在命名冲突或变量重复定义的情况。

另外，请确保你的代码中使用的 TensorFlow 版本与 transformers 库兼容。如果你使用的是较新版本的 transformers 库，可能需要更新你的代码以适应最新的 API 更改。

如果问题仍然存在，请提供更多的上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

tensorflow2.0怎么修改slim.create_global_step()

在TensorFlow2.0中，slim.create_global_step()已经不再存在。如果需要使用全局步数，可以使用`tf.keras.optimizers.schedules`中的`tf.keras.optimizers.schedules.get_global_step`方法来创建全局步数。

示例代码：

import tensorflow as tf

global_step = tf.keras.optimizers.schedules.get_global_step()

# 可以直接在优化器中使用global_step
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step)