大佬您好，使用您的cner任务，使用的是最初始的参数，use crf打开后，训练89轮报错，无法进行eval和保存模型 about pytorch_bert_bilstm_crf_ner HOT 14 CLOSED

错误如下：
【train】 epoch:0 85/1434 loss:7.5998
【train】 epoch:0 86/1434 loss:12.1990
【train】 epoch:0 87/1434 loss:18.4305
【train】 epoch:0 88/1434 loss:13.8174
【train】 epoch:0 89/1434 loss:16.8664
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\秋明山老王司机\Desktop\pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main\main.py", line 266, in
bertForNer.train()
File "C:\Users\秋明山老王司机\Desktop\pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main\main.py", line 64, in train
dev_loss, precision, recall, f1_score = self.dev()
File "C:\Users\秋明山老王司机\Desktop\pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main\main.py", line 83, in dev
batch_output = np.array(batch_output)
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (8,) + inhomogeneous part.

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

紧急求助，谢谢大佬

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

紧急求助，谢谢大佬

我直接拷贝项目运行的，没啥问题呀。

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

紧急求助，谢谢大佬

我直接拷贝项目运行的，没啥问题呀。

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

紧急求助，谢谢大佬

我直接拷贝项目运行的，没啥问题呀。

我使用的是您简介readme中最下面的cner参数，以形参的形式运行，然后会报错，我带入我自己的数据也有一样的问题，都是在89轮时报错，错误如下 setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (8,) + inhomogeneous part.各种调试孩子已经傻了，大佬帮忙看看吧

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

抱歉晚上打扰您，重新下载您的源码，使用您的数据集和参数，还是存在相同问题，通过debug，感觉问题还是处在dev部分
if self.args.use_crf == 'True':
batch_output = dev_logits
batch_output = np.array(batch_output)
else:
batch_output = dev_logits.detach().cpu().numpy()
batch_output = np.argmax(batch_output, axis=2)

            if len(batch_output_all) == 0:
                batch_output_all = batch_output
            else:
                batch_output_all = np.append(batch_output_all, batch_output, axis=0)

不知道您运行的部分这部分有没有问题。

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (8,)

pytorch-crf版本是0.7.2么，再打印一下dev里面的batch_output，看看是什么。

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

输出如下

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

大佬，您能看看batch out有什么问题吗，或者您受累发一份您跑的源码看看吗，我是刚刚入门的纯小白，最近陷入瓶颈了，万分感谢！

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

大佬，您能看看batch out有什么问题吗，或者您受累发一份您跑的源码看看吗，我是刚刚入门的纯小白，最近陷入瓶颈了，万分感谢！

你这里面的每一条数据的长度都不一样，肯定是有问题的。运行的时候在命令行运行，pycharm里面的话要带参数运行。我直接拷贝项目后运行指令就可以正常运行的。

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

大佬，严格安装您的环境要求重试了一遍，跑通了，之前使用的是高版本pytorch和transformers，出现了这个问题，应该就是环境不兼容的问题，感谢大佬！

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

前辈我在训练环节没有问题了，但是在predict预测部分，我将raw_txt修改为我的数据集，报错Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got torch.cuda.IntTensor instead (while checking arguments for embedding)。debug好像是Tensor数据类型的问题，但对于如何修改没有思路，请问您有什么好的见解吗？

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

前辈我在训练环节没有问题了，但是在predict预测部分，我将raw_txt修改为我的数据集，报错Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got torch.cuda.IntTensor instead (while checking arguments for embedding)。debug好像是Tensor数据类型的问题，但对于如何修改没有思路，请问您有什么好的见解吗？

predict里面改一下：
attention_masks = torch.from_numpy(np.array(encode_dict['attention_mask'])).long().unsqueeze(0).to(device)

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

大佬，严格安装您的环境要求重试了一遍，跑通了，之前使用的是高版本pytorch和transformers，出现了这个问题，应该就是环境不兼容的问题，感谢大佬！

您好，请问您都调整了什么版本可以说一下吗

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.