Ding-Chian

但是你可以在model.py中更改以下代码 for l in bert_model.layers: l.trainable = True #只是微调后8层（举个例子） trainable_layers = 8 # 后八层 num_layers = len(bert_model.layers) for i, layer in enumerate(bert_model.layers): if i >= num_layers - trainable_layers: layer.trainable =...

parser.add_argument('--train', default=False, type=bool, help='to train the HBT model, python run.py --train=True')，先设置为True跑一遍吧

可能因为它把第一个参数当成了name，而它实际上是shape 更改为下面的代码： self.U = self.add_weight(name='U', shape=(n_classes, n_classes), initializer=self.init, regularizer=self.U_regularizer, constraint=self.U_constraint) 或者你看另一个人提出的问题，里面作者给出了另外一个ChainCRF.py文件，替换原来的就可以了

我的经验告诉我需要使用完整的路径 REPO_PATH=/d/python_project/mrc-for-flat-nested-ner-master DATA_DIR=/d/python_project/mrc-for-flat-nested-ner-master/data/zh_msra BERT_DIR=/d/python_model/bert-base-chinese OUTPUT_DIR=/d/python_project/mrc-for-flat-nested-ner-master/data/zh_msra_bertlarge_lr${LR}20200913_dropout${DROPOUT}_maxlen${MAXLEN} 我的路径都是从D盘开始，否则它会在你的相对路径的基础上添加Git的路径，拼接之后因为这个路径是不存在所以会报错