train.py中的预训练向量没加载成功，而全部加载的是111111111111

[wujixian]

tensorflow版本的tran.py文件在加载预训练向量的时候，原始的是word2id找到的是id，而不是字，word2vec里的词向量都是以字为主的，所以word2id应该改成id2word. 如果不改的话 也是能用的，不过embedding_pre全部是111111111，而不是vec.txt里的字向量。建议楼主改下这个坑，很难发现的。

[buppt]

遍历的是 word2id 中的 key 值，也就是 word，感觉没有错呢？

[wujixian]

遍历的是 word2id 中的 key 值，也就是 word，感觉没有错呢？

for word in word2id: if word2vec.has_key(word): embedding_pre.append(word2vec[word]) else: embedding_pre.append(unknow_pre) 你这边的code for word in word2id:不是取得是value吗？value是id，id是数字啊 而 word2vec.has_key(word):取得是key key 是word value是vector。所以 一个是数字 一个是字， 两个永远不会相等的呀，一直执行的是else，而unknow_pre是填充的1111111， 最总就导致embedding_pre全是1111

[buppt]

遍历的是 word2id 中的 key 值，也就是 word，感觉没有错呢？

for word in word2id: if word2vec.has_key(word): embedding_pre.append(word2vec[word]) else: embedding_pre.append(unknow_pre) 你这边的code for word in word2id:不是取得是value吗？value是id，id是数字啊 而 word2vec.has_key(word):取得是key key 是word value是vector。所以 一个是数字 一个是字， 两个永远不会相等的呀，一直执行的是else，而unknow_pre是填充的1111111， 最总就导致embedding_pre全是1111

py2 for in 遍历的是 key 啊，难道 py3 不是？

[wujixian]

遍历的是 word2id 中的 key 值，也就是 word，感觉没有错呢？

for word in word2id: if word2vec.has_key(word): embedding_pre.append(word2vec[word]) else: embedding_pre.append(unknow_pre) 你这边的code for word in word2id:不是取得是value吗？value是id，id是数字啊 而 word2vec.has_key(word):取得是key key 是word value是vector。所以 一个是数字 一个是字， 两个永远不会相等的呀，一直执行的是else，而unknow_pre是填充的1111111， 最总就导致embedding_pre全是1111

py2 for in 遍历的是 key 啊，难道 py3 不是？

[wujixian]

遍历的是 word2id 中的 key 值，也就是 word，感觉没有错呢？

for word in word2id: if word2vec.has_key(word): embedding_pre.append(word2vec[word]) else: embedding_pre.append(unknow_pre) 你这边的code for word in word2id:不是取得是value吗？value是id，id是数字啊 而 word2vec.has_key(word):取得是key key 是word value是vector。所以 一个是数字 一个是字， 两个永远不会相等的呀，一直执行的是else，而unknow_pre是填充的1111111， 最总就导致embedding_pre全是1111

py2 for in 遍历的是 key 啊，难道 py3 不是？

额，py3 是value。不是key，好吧，怪不得那 ，我确实改成py3了。

[Dcatefate]

has.key()这个函数不存在了吧，后来怎么改的，我也遇见了embedding_pre全是1111

[wujixian]

has.key()这个函数不存在了吧，后来怎么改的，我也遇见了embedding_pre全是1111

for word in id2word:
    # if word2vec.has_key(word):
    if word in bert_vector:
        embedding_pre.append(bert_vector[word])
    else:
        embedding_pre.append(unknow_pre)

改成这样就好了

[wujixian]

has.key()这个函数不存在了吧，后来怎么改的，我也遇见了embedding_pre全是1111

for word in id2word:
    # if word2vec.has_key(word):
    if word in bert_vector:
        embedding_pre.append(bert_vector[word])
    else:
        embedding_pre.append(unknow_pre)

改成这样就好了

记得把bert_vector替换成word2vec。我后来用了bert的词向量，改了code 忘记改回来了！你改一下把

[flybesty]

运行python train.py，报错：No such file or directory: '../data/renmindata.pkl'，创建renmindata.pkl再运行python train.py，报错： File "train.py", line 18, in word2id = pickle.load(inp) EOFError: Ran out of input 菜鸟一个，请教

[wujixian]

运行python train.py，报错：No such file or directory: '../data/renmindata.pkl'，创建renmindata.pkl再运行python train.py，报错： File "train.py", line 18, in word2id = pickle.load(inp) EOFError: Ran out of input 菜鸟一个，请教

renmindata.pkl是要用数据创建的，不是你创建的名字相同的就完事了 ，renmindata.pkl这个文件存放的是所有你的数据。你得先生成renmindata.pkl文件 ，才能进行训练。

[Rainysunnyday]

运行python train.py，报错：No such file or directory: '../data/renmindata.pkl'，创建renmindata.pkl再运行python train.py，报错： File "train.py", line 18, in word2id = pickle.load(inp) EOFError: Ran out of input 菜鸟一个，请教

renmindata.pkl是要用数据创建的，不是你创建的名字相同的就完事了 ，renmindata.pkl这个文件存放的是所有你的数据。你得先生成renmindata.pkl文件 ，才能进行训练。

咋生成啊0.0

[wujixian]

运行python train.py，报错：No such file or directory: '../data/renmindata.pkl'，创建renmindata.pkl再运行python train.py，报错： File "train.py", line 18, in word2id = pickle.load(inp) EOFError: Ran out of input 菜鸟一个，请教

renmindata.pkl是要用数据创建的，不是你创建的名字相同的就完事了 ，renmindata.pkl这个文件存放的是所有你的数据。你得先生成renmindata.pkl文件 ，才能进行训练。

咋生成啊0.0

运行ChineseNER-master\data\renMinRiBao\data_renmin_word.py文件 就能生成renmindata.pkl

[Rainysunnyday]

运行python train.py，报错：No such file or directory: '../data/renmindata.pkl'，创建renmindata.pkl再运行python train.py，报错： File "train.py", line 18, in word2id = pickle.load(inp) EOFError: Ran out of input 菜鸟一个，请教

renmindata.pkl是要用数据创建的，不是你创建的名字相同的就完事了 ，renmindata.pkl这个文件存放的是所有你的数据。你得先生成renmindata.pkl文件 ，才能进行训练。

咋生成啊0.0

运行python train.py，报错：No such file or directory: '../data/renmindata.pkl'，创建renmindata.pkl再运行python train.py，报错： File "train.py", line 18, in word2id = pickle.load(inp) EOFError: Ran out of input 菜鸟一个，请教

renmindata.pkl是要用数据创建的，不是你创建的名字相同的就完事了 ，renmindata.pkl这个文件存放的是所有你的数据。你得先生成renmindata.pkl文件 ，才能进行训练。

咋生成啊0.0

运行ChineseNER-master\data\renMinRiBao\data_renmin_word.py文件 就能生成renmindata.pkl

啊哦，知道了0.0，蟹蟹~

[Rainysunnyday]

还有个问题，就是tenserflow2.0里面没有contrib了要怎么办啊，运行train.py pretrained的时候一直报错：AttributeERROR:'module' object has no attribute 'contrib'。

[wujixian]

还有个问题，就是tenserflow2.0里面没有contrib了要怎么办啊，运行train.py pretrained的时候一直报错：AttributeERROR:'module' object has no attribute 'contrib'。

1.0 和2.0是不兼容的，他这个是1.0的版本 ，你要么换成1.0的 要么把代码改动一下适应2.0

[Rainysunnyday]

还有个问题，就是tenserflow2.0里面没有contrib了要怎么办啊，运行train.py pretrained的时候一直报错：AttributeERROR:'module' object has no attribute 'contrib'。

1.0 和2.0是不兼容的，他这个是1.0的版本 ，你要么换成1.0的 要么把代码改动一下适应2.0

好的吧，我改成1.7.0的了，谢谢你~

[chmaojian]

tensorflow版本的tran.py文件在加载预训练向量的时候，原始的是word2id找到的是id，而不是字，word2vec里的词向量都是以字为主的，所以word2id应该改成id2word. 如果不改的话 也是能用的，不过embedding_pre全部是111111111，而不是vec.txt里的字向量。建议楼主改下这个坑，很难发现的。

您好，发现在bilstm-crf模型中，词向量是随机生成的，没有用的训练好的词向量（vec.txt）

[wujixian]

tensorflow版本的tran.py文件在加载预训练向量的时候，原始的是word2id找到的是id，而不是字，word2vec里的词向量都是以字为主的，所以word2id应该改成id2word. 如果不改的话 也是能用的，不过embedding_pre全部是111111111，而不是vec.txt里的字向量。建议楼主改下这个坑，很难发现的。

您好，发现在bilstm-crf模型中，词向量是随机生成的，没有用的训练好的词向量（vec.txt）

你把上次训练的模型restore一下不就成了，向量就变成不是随机的了

[chmaojian]

tensorflow版本的tran.py文件在加载预训练向量的时候，原始的是word2id找到的是id，而不是字，word2vec里的词向量都是以字为主的，所以word2id应该改成id2word. 如果不改的话 也是能用的，不过embedding_pre全部是111111111，而不是vec.txt里的字向量。建议楼主改下这个坑，很难发现的。

您好，发现在bilstm-crf模型中，词向量是随机生成的，没有用的训练好的词向量（vec.txt）

你把上次训练的模型restore一下不就成了，向量就变成不是随机的了

在训练的时候，虽然把embedding_pretrained传到了bilstm-crf中， if self.pretrained: embeddings_init = word_embeddings.assign(self.embedding_pretrained) 但是得到的embeddings_init 在训练中并没有用到。 如果把embeddings_init 换成word_embeddings，可以训练模型，但是在测试的时候会报错