我在导入allennlp时遇到这个错误,
from allennlp.common.util import sanitize
ModuleNotFoundError: No module named 'allennlp.common'
(venv-kbs) administrator@NLR:~/aman/Project$ python
Python 3.6.3 (default, Oct 6 2017, 00:00:00)
[GCC 4.8.4] on linux
Type "help", "copyright", "credits&
在Google中,我尝试使用以下方法导入BucketIterator:
from allennlp.data.iterators import BucketIterator
但它一次又一次地引起了同样的错误-
ModuleNotFoundError: No module named 'allennlp.data.iterators
在使用导入安装allennlp之后:
from allennlp.data.token_indexers import TokenIndexer, SingleIdTokenIndexer
from allennlp.data.tokenizers.cha
当我尝试下载pip install allennlp==1.0.0 allennlp-models==1.0.时
我正面对这个问题:
Microsoft Windows [Version 10.0.22000.469]
(c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
C:\Users\Ahmad Sadek>pip install allennlp==1.0.0 allennlp-models==1.0.0
Collecting allennlp==1.0.0
Using cached allennlp-1.0.0-py3-none-
我试着用allennlp做个回购。在运行它时,我无法在from typing import OrderedDict文件中导入ddp_accelerator.py。
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 10, in <module>
from models.newmodel import model
File "/home/GraphWriter-master/models/newmodel.py", line 4, in <module>
根据演示,我们需要使用以下命令安装AllenNLP:
pip install allennlp==2.1.0 allennlp-models==2.1.0
但它总是会抛出错误:
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchvision<0.9.0,>=0.8.1 (from allennlp==2.1.0) (from versions: 0.1.6, 0.1.7, 0.1.8, 0.1.9, 0.2.0, 0.2.1, 0.2.2, 0.2.2.post2, 0.2.2.post3,
我有一个很大的数据集,在尝试使用该数据集时会抛出UnicodeDecodeError。 我有一个big_file_format_x,并想将其格式化为big_file_format_y,如下所示: with open(PATH, "r") as data:
for index, line in enumerate(data.readlines()):
// Formatting logic
with open(SAVE_PATH, "w") as new_data:
new_data.write(formated_data_st
我们尝试使用由allennlp在页面中提供的评估_rc-lerc预训练模型,使用下面的colab代码。
!pip install allennlp==1.0.0 allennlp-models==1.0.0
!pip install --pre allennlp-models
!pip install -U nltk
from allennlp.predictors.predictor import Predictor
import allennlp_models
# The instance we want to get LERC score for in a JSON format
in
我正在尝试在AllenNLP上训练我自己的自定义AllenNLP模型。
在训练模型时,会出现以下错误RuntimeError: The size of tensor a (5158) must match the size of tensor b (5000) at non-singleton dimension 1。在有些情况下,张量a的大小表示为其他值(例如,5300)。当我在一小部分文件上进行测试时,我能够成功地训练模型。
根据我的直觉,这是处理我的模型中的标记数的东西。更具体地说,具有5000多个令牌的特定文件。但是,在AllenNLP包中没有参数允许我调整这个参数来绕过这个错误。
关
我试图通过allennlp安装一个库( pip3 )。但它抱怨PyTorch版本。当allennlp需要torch=0.4.0时,我有torch=0.4.1
...
Collecting torch==0.4.0 (from allennlp)
Could not find a version that satisfies the requirement torch==0.4.0 (from allennlp) (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.4.1)
No matching distribution found for torch==0.4.0
A希望在没有互联网的情况下使用AllenNLP和coref-spanbert-large模型来解决相互引用问题。我试着用这里描述的方式来做,
我的代码:
from allennlp.predictors.predictor import Predictor
import allennlp_models.tagging
predictor = Predictor.from_path(r"C:\Users\aap\Desktop\coref-spanbert-large-2021.03.10.tar.gz")
example = 'Paul Allen was born
在我使用Python3.6.9的Conda环境中,我安装了AllenNLP 9.2.0。我尝试按照的说明通过运行pip install --editable .来安装AllenNLP服务器
但是,,例如pip is looking at multiple versions of tqdm to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while. Collecting tqdm>=4.19
有人知道这里发生了什么吗?我应该为AllenNLP服务器中的steup.py添
我有一个python命令(不能修改),它将文件作为输入并输出结果:
$ echo '{"sentence": "Did Uriah honestly think he could beat The Legend of Zelda in under three hours?"}' > examples.jsonl
$ python -m allennlp.run predict https://s3-us-west-2.amazonaws.com/allennlp/models/ner-model-2018.02.12.tar.gz
我正在尝试通过pip在最新版本的macOS Catalina上安装allennlp。Python版本为3.9.0。pip版本为20.2.4。 我几周前才能安装,但现在我在运行命令时收到以下错误: pip3 install allennlp allennlp-models ERROR: No matching distribution found for torch<1.8.0,>=1.6.0 (from allennlp) 这真的很糟糕,因为我现在正在做的一个时间敏感的项目完全依赖于allennlp的工作。由于一些git问题,我需要重新安装,并且我的虚拟环境被重置。我能做些什么来
我正在尝试使用bidaf问答模型,来源是:
创建此类是为了使用提供的库。
## REQUIRES python3.6
from allennlp.common.util import sanitize
from allennlp.models.archival import load_archive
from allennlp.service.predictors import Predictor
import sys
class BidafQA:
def __init__(self):
# required only first time, is cached
尝试使用共享的文本分类器模型
以前一切正常,突然我一直收到这个错误:无法将text_classifier注册为模型;名称已用于TextClassifier
可能的原因是什么?有什么建议吗?
from typing import Dict, Optional, List, Any
import torch
import torch.nn.functional as F
from allennlp.data import Vocabulary
from allennlp.models.model import Model
from alle
我尝试使用allennlp.predictors.Predictor.get_gradients来获取实例的渐变。 allennlp==0.8.5 主代码: for instance in targeted_dev_data:
#model is locally trained on GPU
#instance is from allennlp.data.dataset_readers.reader
predictor = Predictor(model,
StanfordSentimentTreeBankDataset
对于AllenNLP语义角色标记实现,如何像演示中所示那样应用参数注释?当我从我的本地实现运行代码时,我看到了动词和描述,但没有看到注释?我肯定遗漏了一个额外的步骤或逻辑,需要应用这些步骤或逻辑来支持输出的该部分。 演示应用程序中显示的内容 Sentence: At noon, a man exited the park on the N side.
exited: [ARGM-TMP: At noon] , [ARG0: a man] [V: exited] [ARG1: the park] [ARGM-DIR: on the N side] . 我的代码: from allennlp
我正在尝试使用AllenNLP的python接口,使用self.vocab,从一些公开提供的预先培训的模型(不是我的)中获取词汇表。但是,我在试图加载模型时遇到了问题。我希望使用以下代码从模型中获取词汇表:
from allennlp.models.model import Model
scierc_model = Model.from_archive('https://s3-us-west-2.amazonaws.com/ai2-s2-research/dygiepp/master/scierc.tar.gz')
但是,我得到以下错误:
------------------
我目前正在使用allennlp进行NER标记。
代码:
from allennlp.predictors.predictor import Predictor
predictor = Predictor.from_path("...path to model...")
sentence = "Top Gun was inspired by a newspaper article."
result = predictor.predict(sentence)
lang = {}
for word, tag in zip(result["words"]