WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:492: The name tf.assert_less_equal is deprecated. Please use tf.compat.v1.assert_less_equal instead. WARNING:tensorflow: The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0. For more information, please see: https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20180907-contrib-sunset.md https://github.com/tensorflow/addons https://github.com/tensorflow/io (for I/O related ops) If you depend on functionality not listed there, please file an issue.

时间: 2023-12-25 11:02:50 浏览: 475
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Python实现ALO-LSTM蚁狮算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据)

这两个警告信息是关于 TensorFlow 的一些变化和更新的提示。让我来解释一下每个警告的含义： 1. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:492: The name tf.assert_less_equal is deprecated. Please use tf.compat.v1.assert_less_equal instead." 这个警告表示在文件 "modeling.py" 的第 492 行中使用了 `tf.assert_less_equal` 方法，但该方法已被废弃。建议使用 `tf.compat.v1.assert_less_equal` 方法来代替。这是因为 TensorFlow 在更新版本中对一些方法进行了更改和重命名，以提供更好的一致性和向后兼容性。 你可以将代码中的 `tf.assert_less_equal` 替换为 `tf.compat.v1.assert_less_equal` 来消除这个警告。 2. "The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0." 这个警告表示 TensorFlow 2.0 版本将不再包含 TensorFlow contrib 模块。TensorFlow contrib 是一个用于实验性和非核心功能的模块，它包含了许多额外的工具和扩展。 在 TensorFlow 2.0 中，许多 contrib 模块的功能已被整合到核心 TensorFlow 中或者迁移到其他项目中（如 TensorFlow Addons）。所以，如果你依赖于 contrib 模块中的特定功能，建议查看警告信息中提供的链接，了解有关 TensorFlow 2.0 的更多信息，并相应地更新你的代码。 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 功能。尽可能根据警告信息中的建议进行更新，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。
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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.

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 ...

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 10, in <module> from tensorflow.contrib import crf ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

from tensorflow.contrib import crf 替换为： python import tensorflow_addons as tfa from tensorflow_addons.text import crf 然后，您还需要确保在其他地方使用到 tensorflow.contrib 的地方也...

已连接到 pydev 调试器(内部版本号 231.9161.41)WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py:84: The name tf.train.Optimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.Optimizer instead. Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 967, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 677, in _load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 728, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed 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 93 max_seq_length = embedding.shape[1].value ^ IndentationError: unexpected indent python-BaseException

根据你提供的错误信息，看起来是在导入模块时发生了错误，并且在文件"bert_base/train/models.py"的第93行出现了缩进错误。 缩进错误通常是由于代码中的缩进不正确导致的。Python是通过缩进来标识代码块的，因此...

File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 83, in create_optimizer zip(grads, tvars), global_step=global_step) TypeError: apply_gradients() got an unexpected keyword argument 'global_step'

这个问题可能是由于你使用的 TensorFlow 版本与 transformers 库中的优化器不兼容导致的。 在较新的 TensorFlow 版本中，apply_gradients() 函数没有 global_step 这个关键字参数。然而，旧版本的 transformers...

decode_content=False, File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 621, in stream data = self.read(amt=amt, decode_content=decode_content) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 586, in read raise IncompleteRead(self._fp_bytes_read, self.length_remaining) File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\contextlib.py", line 130, in exit self.gen.throw(type, value, traceback) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 454, in _error_catcher raise ProtocolError("Connection broken: %r" % e, e) pip._vendor.urllib3.exceptions.ProtocolError: ("Connection broken: ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None)", ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None)) [notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.1.2 [notice] To update, run: python.exe -m pip install --upgrade pip

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