• model.add(LSTM(100))是什么意思？
  model.add(LSTM(100))是在一个Sequential模型中添加一个LSTM层的语句。LSTM层是一种循环神经网络层，可以处理序列数据，如文本或语音¹²。LSTM层的参数100表示该层有100个神经元，用于提取长期依赖性信息¹³。您可以根据您的任务和数据调整这个参数的大小。

• 将x转置为LSTM层需要的输入格式 —> 36 x = x.transpose(0, 1) # (max_len, batch_size, embed_size) 38 # 将x通过LSTM层得到所有时刻的隐藏状态 39 output, (hidden, cell) = self.lstm(x) # output: (max_len, batch_size, hidden_size), hidden/cell: (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)这个报错如何解决？

这个报错的原因可能是您的输入数据的维度不符合LSTM层的要求。LSTM层需要的输入格式是(max_len, batch_size, embed_size)，也就是说，第一个维度是最大序列长度，第二个维度是批次大小，第三个维度是嵌入向量大小。您可以检查一下您的x的形状是否正确，或者使用x.shape打印出来看看。如果不正确，您可能需要对您的数据进行一些预处理，比如填充或截断²⁴。希望这能帮助到您。😊

• model.add(Dense(1, activation=‘sigmoid’))这个参数1是什么意思？
  model.add(Dense(1, activation=‘sigmoid’))是在一个Sequential模型中添加一个全连接层的语句。全连接层是一种常用的神经网络层，它将上一层的所有输出与下一层的所有输入相连，形成一个矩阵¹³。全连接层的参数1表示该层只有一个神经元，用于输出一个0到1之间的值²³。这个值通常表示某个类别的概率或者某个二分类问题的结果。activation='sigmoid’表示该层使用sigmoid激活函数，它可以将任意实数映射到0到1之间¹²。您可以根据您的任务和数据调整这个参数和激活函数的类型。

• WARNING:tensorflow:Layer lstm_2 will not use cuDNN kernels since it doesn’t meet the criteria. It will use a generic GPU kernel as fallback when running on GPU.
  如果设置了双头LSTM，则会出现这种情况。

-请写代码，生成25000个数据的np数组，每个元素都为0\1\2\3四个整数随机取一个

# 导入numpy库
import numpy as np# 设置随机种子
np.random.seed(42)# 生成25000个数据的np数组，每个元素都为0\1\2\3四个整数随机取一个
arr = np.random.randint(0, 4, size=25000)# 打印数组
print(arr)

• x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df[‘text’], df[‘tag’], stratify=df[‘tag’])stratify这个参数什么意思？

根据搜索结果¹²³，stratify这个参数的意思是为了保持split前类的分布。也就是说，如果你的数据集中有两个类别A和B，它们的比例是80:20，那么使用stratify参数后，split后的训练集和测试集中也会保持这个比例。这样可以避免因为随机划分而导致某个类别过多或过少的情况，从而影响模型的性能。

• RuntimeError: Failed to import transformers.models.perceiver.configuration_perceiver because of the following error (look up to see its traceback): cannot import name ‘is_torch_dtype’ from ‘transformers.utils’ (/home/kewei/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/transformers/utils/init.py)

这个错误可能是因为你的 transformers 库版本和 tokenizers 库版本不兼容。¹

你可以尝试卸载这两个库，然后重新安装最新的 transformers 库，它会自动安装合适的 tokenizers 库。

conda uninstall tokenizers transformers
pip install transformers

• Some weights of the model checkpoint at bert-base-chinese were not used when initializing BertModel: [‘cls.seq_relationship.bias’, ‘cls.predictions.decoder.weight’, ‘cls.seq_relationship.weight’, ‘cls.predictions.transform.LayerNorm.weight’, ‘cls.predictions.transform.LayerNorm.bias’, ‘cls.predictions.transform.dense.weight’, ‘cls.predictions.bias’, ‘cls.predictions.transform.dense.bias’]
• This IS expected if you are initializing BertModel from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).
• This IS NOT expected if you are initializing BertModel from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).

你好，这个警告信息是正常的，不会影响你的模型的初始化和训练。它的意思是你从bert-base-chinese这个预训练模型加载的权重中有一些没有被BertModel使用，因为BertModel只需要基本的BERT架构，而不需要预训练任务相关的层¹。如果你想消除这个警告，你可以在加载模型时加上一个参数output_loading_info=True，然后打印出返回的字典中的missing_keys和unexpected_keys²。