如何在没有tensorflow管道的情况下使用lib rasa
在没有 TensorFlow 管道的情况下使用 Rasa，你可以选择其他机器学习模型和管道组件来替代 TensorFlow。Rasa 提供了多种内置的管道组件，你可以根据需要选择和配置它们。
以下是一些步骤和示例，展示如何在没有 TensorFlow 的情况下配置和使用 Rasa：
1. 安装 Rasa
首先，确保你已经安装了 Rasa。你可以使用 pip 来安装：
pip install rasa2. 配置 config.yml
在 Rasa 项目中，config.yml 文件用于配置 NLU 和对话管理的管道。你可以选择不使用 TensorFlow 组件，而是使用其他可用的组件。
以下是一个示例 config.yml，它使用 Spacy 和 Sklearn 组件，而不是 TensorFlow：
language: en
pipeline:
- name: SpacyNLP
model: "en_core_web_md"
- name: SpacyTokenizer
- name: SpacyFeaturizer
- name: RegexFeaturizer
- name: LexicalSyntacticFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
analyzer: "char_wb"
min_ngram: 1
max_ngram: 4
- name: DIETClassifier
epochs: 100
- name: EntitySynonymMapper
- name: ResponseSelector
epochs: 100
policies:
- name: MemoizationPolicy
- name: RulePolicy
- name: TEDPolicy
max_history: 5
epochs: 100
constrain_similarities: true在这个配置中，我们使用了 SpacyNLP 作为自然语言处理的基础，并使用了 DIETClassifier 作为分类器。DIETClassifier 是 Rasa 提供的一个轻量级的、可替代 TensorFlow 的分类器。
3. 训练模型
配置好 config.yml 后，你可以训练你的 Rasa 模型：
rasa train4. 运行 Rasa 服务器
训练完成后，你可以启动 Rasa 服务器来测试你的模型：
rasa run5. 测试你的模型
你可以使用 Rasa Shell 来与模型进行交互：
rasa shell6. 使用 Sklearn 作为分类器
如果你想使用 Sklearn 作为分类器，可以在 config.yml 中配置 SklearnIntentClassifier：
language: en
pipeline:
- name: SpacyNLP
model: "en_core_web_md"
- name: SpacyTokenizer
- name: SpacyFeaturizer
- name: RegexFeaturizer
- name: LexicalSyntacticFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
analyzer: "char_wb"
min_ngram: 1
max_ngram: 4
- name: SklearnIntentClassifier
- name: EntitySynonymMapper
- name: ResponseSelector
epochs: 100
policies:
- name: MemoizationPolicy
- name: RulePolicy
- name: TEDPolicy
max_history: 5
epochs: 100
constrain_similarities: true相关·内容
我正在尝试使用rasa lib来创建一个聊天机器人，但在尝试创建项目时遇到以下错误： The TensorFlow library was compiled to use AVX instructions所以我想知道如何在不使用tensorflow管道的情况下安装rasa库。 有人能帮上忙吗？
浏览 54提问于2019-09-13得票数 0
1回答
RASA与Spacy的区别或关系
、、、、
我对聊天机器人非常陌生，并开始使用框架学习这些东西。我开始使用这个开放源码框架，并学习它。然后我发现这个实体提取工具Spacy，是由RASA使用的。
有人能解释一下这两者之间的实际关系吗？在RASA中Spacy的角色是什么？
浏览 1提问于2018-08-02得票数 9
回答已采纳
众所周知，RASA是一个有效的机器人框架。诸如RASA NLU和RASA Core之类的堆栈非常有用。有没有人体验过？
浏览 0提问于2018-10-26得票数 0
我是机器学习的新手。 我在一些博客上读到，RASA NLU使用SVM对单词嵌入进行分类，从而对意图进行分类。但是最近我的开发人员说LSTM比SVM更好用。我是否可以将rasa nlu与LSTM一起使用。这是一个好的方法吗？ 我目前使用spacy_sklearn在Rasa nlu上训练我的模型。
浏览 17提问于2019-04-24得票数 1
回答已采纳
因此，我试图使用监督的嵌入管道来训练我的数据。1.10.12 Rasa版本0.15.1 Rasa NLU语言:en from rasa_nlu.training_data import load_data
f
浏览 2提问于2020-09-16得票数 2
回答已采纳
当我运行rasa init --没有提示时，我得到了上面的错误。我无法调试导致此错误的原因，以上是用于安装Rasa的命令。pip3安装rasapip3安装--升级tensorflow-addons rasapip3安装-升级tensorflow-addons使用特性=2020-解析器
以上是我
浏览 2提问于2020-08-11得票数 0
回答已采纳
我正在使用RASA NLU。在训练机器人时，我得到了以下exceptionL a.Failed to load the native TensorFlow runtime. 和堆栈跟踪中的相当多的错误，正如在post的末尾所看到的那样。下面是我在python 3.6.8的不同模块中使用的版本片段 tensorboard 1.8.0
rasa-core放置
浏览 52提问于2019-03-23得票数 1
我想知道在spacy_sklearn和tensorflow_embedding管道之间是否有什么基本的区别。我的意思是tensorflow_embedding也必须使用相同的词嵌入概念，使用PCA等来降低数据的维度。那么唯一的区别是spacy_sklearn有一些预训练的数据以预训练向量的形式绘制，而tensorflow管道没有
浏览 0提问于2019-02-06得票数 0
我尝试了TF的不同版本，安装了VisualStudio，但从来没有起作用。我在windows 10 64位上使用Python 3.8.0rc1。将非常感谢您的帮助！\programs\python\python38\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 64, in <module\appdata\local\programs\python\python38\<em
浏览 14提问于2020-10-21得票数 0
我一直试图在我的10窗口机器上安装rasa。但到目前为止还没有成功。就环境而言，我有python 3.7，pip 20.3。我尝试使用旧的解析器作为pip安装rasa==1.7.0 rasa==1.7.0过了一段时间，它犯了以下错误：为了解决这个问题:我按照建议的安装了不同版本的多巴胺，因为我不知道该使用什
浏览 1提问于2020-12-22得票数 1
1回答
RASA版本: 0.10.5
请让我知道如何才能得到适当的意图结果以及实体的结果。
浏览 2提问于2017-12-18得票数 2
回答已采纳
我目前正在尝试使用pyenv创建一个新的虚拟环境，我使用pyenv安装了不同版本的python，从3.7.x到3.9.x。/3.8.7/envs/practice_django/lib/python3.8/site-packages (20.2.3)$pyenv activate practice_djangotensorflow at /Users/app
浏览 2提问于2021-05-31得票数 1
我正在使用rasa与supervised_embedding管道，我试图训练我的模型。在我的本地机器上，我可以毫无问题地训练。当我试图在我的服务器上训练模型时，我会得到以下错误：然而，如果我做了pip冻结，它表明tensorflow确实安装了：
浏览 5提问于2020-02-25得票数 0
回答已采纳
无法运行rasa init命令并得到以下错误：“rasa”不能识别为内部或外部命令、可操作的程序或批处理文件。我的环境中有以下版本的RASA : rasa-core 0.13.2 rasa-core-sdk 0.12.2 rasa-nlu 0.14.6 rasa-sdk 1.2.0
浏览 12提问于2020-01-23得票数 4
回答已采纳
1回答
我有与中提到的完全相同的问题。在Rasa安装指南中，他们说，您必须首先创建一个环境。谢谢你的帮助！\envs\rasa\lib\site-packages (from tensorflow-addons<=0.12,>=0.10->rasa<3.0.0,>=2.0.2->rasa-x) (2.10.0in c:\anaconda\envs\rasa\lib\sit
浏览 5提问于2021-01-25得票数 0
回答已采纳
我正在和rasa.com，apixu，api.slack一起学习聊天机器人。但是当时想要训练数据，即使是像这样的错误。你能帮我解决这个问题吗？顺便说一下，我使用了anaconda3，python3.6。_conv导入register_converters作为_register_converters文件“C：\ Files\Anaconda3\lib\site-packages\rasa_cor
浏览 0提问于2018-03-29得票数 1
回答已采纳
我尝试在装有英特尔至强E5620的服务器上安装Rasa。Rasa需要Tensorflow 14.0.0。我使用虚拟环境(Anaconda) 我必须从源代码编译Tensorflow，因为CPU不支持AVX。我用docker-tensorflow-builder创建了一个定制版本并安装了它。当我测试它时，我得到了这样的信息： Traceback (most recent call last):
File "/anaconda3&#x
浏览 19提问于2019-09-04得票数 0
我正在使用RASA NLU来提取意图，我面临着一个问题，即使没有新的训练数据和配置中的编辑，每次我训练模型时损失值都会发生变化。这些变化严重影响了我提取意图的结果。我使用以下配置： 语言："ar“管道：-名称："tokenizer_whitespace”-名称："ner_crf“-名称："ner_synonyms”-名称："intent_featurizer_count_vectors“-名称：&quo
浏览 10提问于2019-03-10得票数 0
回答已采纳
我已经从官方rasa_nlu创建了一个图像，与spacy葡萄牙语管道一起运行，并放置在码头上的一个容器中。rasa_nlu:
浏览 0提问于2019-04-08得票数 0
对于大型数组，Tensorflow tf.subtract耗时太长。我的工作站配置：内存: 384 GBCUDA: 8.5Tensorflow: 1.1.0，GPU版本 import numpy as np H=4000
in_a = tf.placeholder(即tf.subtract)需要13
浏览 1提问于2017-09-01得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
