NER建立模型時出現concat tensors不匹配問題

1 問題描述

    在建立NER識別模型時出現：

        TypeError: Tensors in list passed to 'values' of 'ConcatV2' Op have types [bool, float32] that don't all match.       

        

 

2 分析問題

    我們仔細看報錯語句，可以看到真正報錯的語句爲：return tf.concat([to_dense(x) for x in tensors], axis)

        

    我們找到這行代碼：

        

    進行斷點調試：

          

    可以看到確實存在兩個tensor的值類型不一致。

    回過頭再來看報錯的語句：

          TypeError: Tensors in list passed to 'values' of 'ConcatV2' Op have types [bool, float32] that don't all match.   

          這句話的意思是：傳給concatV2操作的values值有兩種類型，一直是bool類型，一種是float32類型。 

    從實際代碼來看就是下面這一句：

        

    但是上面兩個tensor值是哪裏傳過來的呢？

    經過調試，發現是從mask傳過來的值：

        

    bool類型的值是mask，float32類型的值是zeros_like的返回值。

 

3 解決問題

    於是我們將建立模型時的參數：

        model.add(Embedding(len(self.vocab), self.Embedding_dim, mask_zero=True))

    改爲：

        model.add(Embedding(len(self.vocab), self.Embedding_dim, mask_zero=False))

    於是，代碼可以正常運行了：

     

 

4 問題總結

    (1) 需要認真看每一條報錯信息對應代碼；

    (2) 打斷點調試到報錯的語句，查看相應的數據值；

    (3) 懷疑是原始數據的問題導致，mask_zero不能設置爲True，有待進一步分析。