Treinamento do modelo de BERT com embeddings

[Danilo]

Olá,

ao rodar o código para fazer o treinamento, obtive o erro abaixo:

if NB_CLASSES == 2:
Dcnn.compile(loss='binary_crossentropy', 
optimizer = 'adam', 
metrics=['accuracy'])
else:
Dcnn.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', 
optimizer = 'adam', 
metrics=['sparse_categorical_accuracy'])

checkpoint_path = '/home/danilo/Área de Trabalho/mestrado/IA/projetofinal/datasets/chkpoints'

ckpt = tf.train.Checkpoint(Dcnn=Dcnn)

ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=1)

if ckpt_manager.latest_checkpoint:
ckpt.restore(ckpt_manager.latest_checkpoint)
print('Último checkpoint restaurado.')

class MyCustomCallBack(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
ckpt_manager.save()
print(f'Checkpoint salvo em {checkpoint_path}')

history = Dcnn.fit(train_dataset, epochs=NB_EPOCHS,
#steps_per_epoch = 100,
callbacks=[MyCustomCallBack()])

 

ValueError: Tensor’s shape (2, 200, 100) is not compatible with supplied shape (2, 768, 100)

[Jones Granatyr]

Olá Danilo,

A mensagem de erro indica tamanhos diferentes (200 e 768). Caso esteja rodando no Colab, algo que pode acontecer é executar a mesma célula mais de uma vez e trocar o formato das variáveis. Sugiro reiniciar o ambiente e tentar executar novamente. Chegou a tentar rodar o Colab disponível no curso?

Jones

[Danilo]

oi Jones,

estou rodando no notebook local. Consegui arrumar isso apagando os arquivos de checkpoint.

obrigado

[Jones Granatyr]

Ah talvez tenha ficado algo na memória

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