其他数据集训练出错

[Yuknoshita]

我按照您对数据的处理（nytAndWebnlg），应用在其他数据集上： 我猜测您dataloader之中 ` subj = entity[subj_idx]

        obj = entity[obj_idx]

        rc_head_labels+=[subj['start'], obj['start'], re['type']]

        rc_tail_labels+=[subj['end']-1, obj['end']-1, re['type']]

的含义是实体变成[1, 1, 'None', 16, 20, 'None']，两个数字是实体的单词起始和结束下标，None是类型 关系是：rc_head_labels = [1, 1, '/location/location/contains]，rc_tail_labels= [16, 20, '/location/location/contains]`，即头实体和尾实体的单词下标对和关系类型。

我想请教的是：

1. 我对于数据的处理是否理解正确？
2. 实体的类型为None或者实际的类型有什么区别吗？
3. 在训练中，进行forward()的时候，出现了维度不匹配的问题,这是什么原因呢？应当如何解决？

Traceback (most recent call last): File "B:\work\pycharm\PYCHARM\PyCharm Community Edition 2020.3.4\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1483, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "B:\work\pycharm\PYCHARM\PyCharm Community Edition 2020.3.4\plugins\python-ce\helpers\pydev_pydev_imps_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "B:/model/PFN-nested/main.py", line 197, in ner_pred, re_head_pred, re_tail_pred = model(text, mask) File "B:\work\anaconda\envs\pfn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(input, kwargs) File "B:\model\PFN-nested\model\pfn.py", line 260, in forward x = self.bert(x)[0] File "B:\work\anaconda\envs\pfn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(input, *kwargs) File "B:\work\anaconda\envs\pfn\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py", line 989, in forward past_key_values_length=past_key_values_length, File "B:\work\anaconda\envs\pfn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(input, **kwargs) File "B:\work\anaconda\envs\pfn\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py", line 221, in forward embeddings += position_embeddings RuntimeError: The size of tensor a (588) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1

Process finished with exit code 1

[Coopercoppers]

1. rc_head_label应该是subj_head, obj_head, relation。你这上边写的1，1是subj_head, subj_tail，这是不对的。
2. 不需要对实体进行类型划分的就设成None
3. 这个可能是你的句子tokenize之后长度超过了512，检查下你的数据，看看哪个超了。

[Yuknoshita]

好的，感谢您的指导

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Coopercoppers/PFN" @.>; 发送时间: 2021年10月30日(星期六) 下午4:02 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [Coopercoppers/PFN] 其他数据集训练出错 (Issue #5)

rc_head_label应该是subj_head, obj_head, relation。你这上边写的1，1是subj_head, subj_tail，这是不对的。

不需要对实体进行类型划分的就设成None

这个可能是你的句子tokenize之后长度超过了512，检查下你的数据，看看哪个超了。

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[Yuknoshita]

不好意思再次打扰您。 我按照您说的检查出错的句子的长度，发现我一个批次的句子都没有超过128的，但是tokenizer(x)后num_tokens=588，确实大于512. 我不是很明白tokenizer的原理，好像我将批次降低之后他仍然会超过。 这个bug改了一下午了，很是苦恼，烦请您指导一下该从哪里改，谢谢

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Coopercoppers/PFN" @.>; 发送时间: 2021年10月30日(星期六) 下午4:24 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [Coopercoppers/PFN] 其他数据集训练出错 (Issue #5)

Closed #5.

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[Coopercoppers]

你把tokenizer后长度为588的那个句子拿出来打印一下再分析。

[Yuknoshita]

这个我之前已经试过了，很奇怪的是，我的tokenizer()是对一个字符list进行的，最后得到了一个一维的输出，就是这个588的向量，在我的理解中，tokenizer应该是对每个句子进行的吧。。。 可能之前的数据处理还是有问题，谢谢您的回复

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Coopercoppers/PFN" @.>; 发送时间: 2021年10月30日(星期六) 晚上6:07 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [Coopercoppers/PFN] 其他数据集训练出错 (Issue #5)

你把tokenizer后长度为588的那个句子拿出来打印一下再分析。

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