使用hub.KerasLayer NotImplementedError的keras.layers.TimeDistributed - 腾讯云开发者社区

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从混乱到清晰：用NotImplementedError重构你的Python代码，NotImplementedError如何助你打造更健壮的API

这个异常是内置的，位于 Python 的 exceptions 模块中，但通常你不需要直接从这个模块导入它，因为 Python 已经自动将其包含在全局命名空间中使用场景 NotImplementedError...未来可能实现的功能：有时候，你可能会在设计阶段就预见到某些功能在未来可能会被添加，但目前还没有实现它们。使用 NotImplementedError 可以清楚地标记这些未来的功能点。...捕获：使用 try…except 块可以捕获并处理 NotImplementedError 异常。这允许你在遇到未实现的功能时，执行一些额外的操作，比如记录日志、回退到默认行为或向用户报告错误。...代码案例案例1：使用NotImplementedError在抽象基类中假设我们有一个Shape基类，它定义了一个area方法，但这个方法的具体实现应该由子类来完成。...这时，可以使用NotImplementedError来标记这些方法。

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NotImplementedError：方法未实现的完美解决方法 ️

这是一个功能上设计的错误，在适当使用时，能够清晰地表明某些代码的实现责任。今天，我们来深入探讨 NotImplementedError 的用法及其解决方法，确保你在设计类结构时不会踩坑。正文 1....如何正确使用 NotImplementedError ️ 3.1 使用抽象基类（ABC） Python 提供了 abc 模块，允许我们使用抽象基类来更加正式地声明某些方法必须在子类中实现。...3.2 只在占位时使用 NotImplementedError 如果你在开发过程中遇到了某些功能需要暂时保留但还未实现，可以使用 NotImplementedError 作为占位符，但应尽量避免在生产环境中出现...开发初期我们在该方法内使用了 NotImplementedError，提醒团队其他成员需要在子类中实现具体的支付逻辑。...通过正确理解和使用 NotImplementedError，我们可以设计出更加稳定和健壮的代码结构。同时，使用 abc 模块的抽象基类可以进一步提升代码的安全性和可读性。

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最简单的BERT模型调用方法

当然，实现起来是有一些tricky的，而且tokenizer并不是真正的bert的tokenizer，中文大部分不会有太大问题，英文的话实际上因为考虑BPE，所以肯定是不行的。...本项目重点在于，实际上我们是可以通过非常非常简单的几行代码，就能实现一个几乎达到SOTA的模型的。...as hub # 注意这里最后是 pool.tar.gz model = hub.KerasLayer('https://code.aliyun.com/qhduan/chinese_roberta_wwm_ext_L...的模型 import tensorflow_hub as hub # 注意这里最后是 seq.tar.gz model = hub.KerasLayer('https://code.aliyun.com...') # y.shape == (1, 5, 768) # [CLS], 我, 爱, 你, [SEP]，所以一共5个符号 y = model([['我爱你']]) BERT预测模型（PRED）例如使用

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关于PyTorch继承nn.Module出现raise NotImplementedError的问题解决方案

问题描述：解决方法： NotImplementedError 错误：子类没有完成父类的接口，在此就是父类（nn.Module）中的 forward 方法在子类中没有定义，则会自动调用 nn.Module...所以出现 NotImplementedError 错误。...2.问题锁定在forward方法上：（1）没有对齐，forward对应的代码段，可能是多了一个Tag, （2）拼写错误,forward拼写成了forword 问题原因（为什么报错NotImplementedError...）果然forward拼写成了forword 总结：在网上查询资料后，还有一些会导致报错NotImplementedError 比如在 nn.Sequential 中有forward方法的定义：...在 nn.ModuleList 中有 insert, append, extend 方法，但是没有 forward 的定义，所以会出现 NotImplementedError。

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看不懂bert没关系，用起来so easy！

想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle，那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的，不仅要看很多配置文件，预处理代码，甚至报错了都不知道怎么回事，当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回...如今tf都已经更新到了2.4了，tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛，接下来带大家看下，如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。...= hub.KerasLayer(preprocessor.tokenize) tokenized_inputs_source = [tokenize(text_source)] tokenized_inputs_target...= [tokenize(text_target)] seq_length = 512 # 这里指定你序列文本的最大长度 bert_pack_inputs = hub.KerasLayer...encoder_inputs_target = bert_pack_inputs(tokenized_inputs_target) # 加载预训练参数 bert_model = hub.KerasLayer

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基于BERT嵌入的推荐系统

请访问tf-hub，以获取有关如何使用各种模型的更多说明。在这里，我使用了较小版本的bert un_cased进行预处理，例如去除停用词等。...然后使用small_bert预训练的嵌入为数据集中存在的每个标题创建对应于内核的嵌入向量。...最终的嵌入将既包含整个序列/标题的合并输出，也包含序列中每个标记的输出，但是在这里，我们将仅使用合并的输出来减少计算能力的使用，并且模型是无监督学习模型。...代码段如下所示： preprocessor = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3")...encoder = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-2_H-128_A-2/1",

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TensorFlow 2.0 - Hub 模型复用

取出第一个样本预测值 [ :, :, 3] # 展示预测图片 show_image(stylized_image[0], "Stylized Image", True) 内容图片：风格图片：转换后的图片...： 3. retrain 例子 https://hub.tensorflow.google.cn/google/imagenet/inception_v3/feature_vector/4 hub.KerasLayer...(url) 封装一个layer到模型当中，可以设置是否 finetune num_classes = 10 model = tf.keras.Sequential([ hub.KerasLayer

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微调预训练的 NLP 模型

针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南简介在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异：为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...数据概览为了使用此方法对预训练的 NLP 模型进行微调，训练数据应由文本字符串对组成，并附有它们之间的相似度分数。...本教程中使用的数据集已被转换并作为示例提供，允许不受限制地用于任何目的。...，并使用我们的特定领域数据对其进行微调。

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Python 中的数字到底是什么？

它使用了来自于PEP 3119的术语，但是该层次结构旨在对特定类集的任何系统方法都有意义。标准库中的类型检查应该使用这些类，而不是具体的内置类型。...raise NotImplementedError @abstractmethod def __rpow__(self, base): raise NotImplementedError...raise NotImplementedError @abstractmethod def __eq__(self, other): raise NotImplementedError...你可以使用以下方法在 Complex 和 Real 之间添加MyFoo： class MyFoo(Complex): ......我们原本希望这对使用向量和矩阵的人有用，但 NumPy 社区确实对此并不感兴趣，另外我们还遇到了一个问题，即便 x 是 X 的实例，而且 y 是 Y < : MonoidUnderPlus

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使用TensorFlow 2.0的简单BERT

作者 | Gailly Nemes 来源 | Medium 这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。...由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。...bert-embedding 模块使用预先训练的无大小写BERT基本模型生成句子级和令牌级嵌入。...在这里，可以看到 bert_layer 可以像其他任何Keras层一样在更复杂的模型中使用。该模型的目标是使用预训练的BERT生成嵌入向量。...因此，仅需要BERT层所需的输入，并且模型仅将BERT层作为隐藏层。当然，在BERT层内部，有一个更复杂的体系结构。该hub.KerasLayer函数将预训练的模型导入为Keras层。

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python — selenium爬取微博指数

---恢复内容开始--- 需要用到的工具：python（pymouse、selenium）、chrome、webdriver 使用的webdriver一定要和chrome的版本相匹配，具体的对应关系可以参考以下博客...为了避免这个问题，最好直接使用最新的chrome和最新的webdriver。 ?...raise NotImplementedError def release(self, x, y, button = 1): """Release the mouse on a...，否则无法正常使用。　　...请务必选择正确的版本，我的这部分代码使用的是python2.7+64位系统，所以选择的是pywin32-221.win-amd64-py2.7.exe。 ?

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Python 抽象基类 ABC ：从实践到优雅

很多 Python 开发者会使用 NotImplementedError 来标记需要子类实现的方法：class FileHandler: def read(self, filename: str)...method")这种方式看起来也能达到目的，但与 ABC 相比有几个明显的劣势：延迟检查：使用 NotImplementedError 只能在运行时发现问题，而 ABC 在实例化时就会检查。...# 使用 NotImplementedError 的情况class BadHandler(FileHandler): passhandler = BadHandler() # 这行代码可以执行handler.read...NotImplementedError 而不是 @abstractmethod，表明它是一个可选的扩展点，而不是必须实现的接口。...优先使用类型提示，它们能帮助开发者更好地理解代码。适当使用抽象属性（@property + @abstractmethod），它们也是接口的重要组成部分。

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如何在 Python 中使变量不可继承

解决方案解决方案一：使用双下划线前缀Python 中的双下划线前缀用于表示私有属性或方法。私有属性或方法只能在类内部访问，子类无法访问。因此，我们可以使用双下划线前缀来使变量不可继承。...解决方案二：使用元类元类是一种特殊的类，用于创建其他类。我们可以使用元类来控制子类的行为。...解决方案三：使用属性描述符属性描述符是一种特殊的对象，用于控制属性的访问和赋值操作。我们可以使用属性描述符来使变量不可继承。...__name__) return self.SIZE在上面的示例中，我们在 getsize() 方法中使用 issubclass() 方法来检查当前类是否是 A 类的子类。...如果不是，则引发 NotImplementedError 异常。

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python设计模式-抽象工厂模式

NotImplementedError() 在这个工厂中，每个原料都是一个方法，原料的实现需要在具体的原料工厂中实现。...这里每个原料方法没有做任何工作，只是抛出了NotImplementedError 这样做是为了强制子类重新实现相应的方法，如果不重新实现用到时就会抛出 NotImplementedError。...也就是说，抽象工厂允许客户使用抽象的接口来创建一组相关的产品，而不需要知道实际产出的具体产品是什么，这样依赖，客户就从具体产品中被解耦。...抽象工厂模式和工厂方法模式的比较抽象工厂模式和工厂方法模式都是负责创建对象，但工厂方法模式使用的是继承抽象工厂模式使用的是对象的组合这也就意味着利用工厂方法创建对象需要扩展一个类，并覆盖它的工厂方法...如果后来发现应用需要用到多个工厂方法，那么是时候使用抽象工厂模式了，它可以把相关的工厂方法组合起来。

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django 1.8 官方文档翻译： 3-3-3 文件储存API

DefaultStorage 内部使用了get_storage_class()。...注意对于返回原生datetime对象的方法，所使用的有效时区为os.environ['TZ']的当前值。要注意它总是可以通过Django的TIME_ZONE来设置。...save(name, content, max_length=None)[source] 使用储存系统来保存一个新文件，最好带有特定的名称。...size(name)[source] 返回name所引用的文件的总大小，以字节为单位。对于不能够返回文件大小的储存系统，抛出NotImplementedError异常。...url(name)[source] 返回URL，通过它可以访问到name所引用的文件。对于不支持通过URL访问的储存系统，抛出NotImplementedError异常。

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如何使用 TFX 将官方 BERT 模型运行为基于Docker的RESTful服务

如何使用 TFX 将官方 BERT 模型运行为基于Docker的RESTful服务 TFX即TensorFlow Extended是官方提供的部署方案（https://www.tensorflow.org.../tfx）它可以很方便的把已经保存了的TensorFlow有其实TF2的模型，转变为可用的服务，并提供一定的性能保障。...下文以如何将官方的中文BERT模型部署为RESTFul服务为例下载官方bert分词器 $ wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models...以下命令中： -p 为将Docker内部的8501端口映射到主机的8500端口 -v 是把当前路径下的bert目录，映射为容器中的/models/bert陌路 -e 为设置一个环境变量，告诉TFX当前的模型名...import numpy as np import tensorflow_hub as hub import tokenization # 下面这部分主要是为了加载分词器 bert_layer = hub.KerasLayer

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pytest文档83 - 把收集的 yaml 文件转 Item 用例并运行

接下来详细讲解，如何把yaml 文件的内容，转成Item 用例去执行。...raise NotImplementedError("abstract") 由于collect() 方法是空的，直接raise 一个异常NotImplementedError("abstract")，...name=raw.get(‘name’)，name参数是设置用例的名称 values=raw，values是自定义的一个参数，读取的yaml文件测试数据 class YamlFile(pytest.File...by Item subclass venv\lib\site-packages\_pytest\nodes.py:733: NotImplementedError 这次出现的报错在runner.py...文件，执行runtest() 方法抛出的异常NotImplementedError("runtest must be implemented by Item subclass") 看到这里，说明用例Item

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Python实现抽象基类的3三种方法

Python的抽象基类类似于Java、C++等面向对象语言中的接口的概念。...方法一：使用NotImplementedError 见下面的测试代码，只有子类实现了run方法才能运行run。...@abstractmethod abc模块提供了一个使用某个抽象基类声明协议的机制，并且子类一定要提供了一个符合该协议的实现。...方法一中，使用NotImplementedError，最终在run方法被调用时引发NotImplementedError错误。...在方法二中，使用了自定义的TaskMeta元类，当这个抽象类被创建时引发TypeError错误。

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Python进阶：利用NotImplemented优化你的对象交互逻辑，让Python对象间的操作更加智能与灵活

跨类型操作：在自定义类型之间进行操作时，如果某个操作在当前类型上未定义，但可能在另一个类型上有定义，返回NotImplemented可以允许Python自动尝试使用另一个操作数的实现。...用途不同：异常（如NotImplementedError）用于指示程序中的错误或异常情况，需要被捕获和处理。...NotImplemented和NotImplementedError的区别 Python中的NotImplemented和NotImplementedError虽然听起来相似，但实际上它们在用途、类型和行为上都有着显著的区别...这是实现操作符重载和跨类型操作的一种机制。 NotImplementedError：类型：NotImplementedError是一个内置的异常类，继承自Exception类。...如果所有相关的方法都返回NotImplemented，则最终会抛出一个TypeError。它不是通过raise语句抛出的，而是作为返回值使用的。

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NVIDIA开源项目JetNet能拯救手残党么？

上的神经网络。它可以很容易地使用 Python 进行使用和扩展。用NVIDIA的话说：“JetNet 附带的工具可让您轻松构建、分析和演示模型。...这有助于您轻松使用模型，以了解适合您应用的模型” jetnet demo jetnet.trt_pose.RESNET18_HAND_224X224_TRT_FP16 JetNet 为分类、检测、姿态估计和文本检测等任务定义了明确的接口...这意味着模型具有熟悉的界面，无论它们是在哪个框架中实现的。作为用户，这使您可以轻松使用各种模型，而无需为每个模型重新学习新界面。...__call__(self, index: Image) -> PoseSet: raise NotImplementedError 具有高度可重现性和可配置性 JetNet 使用定义明确的配置来明确描述自动重新生成模型所需的所有步骤...这些配置是使用 JSON 可序列化的 pydantic 定义的，因此可以轻松验证、修改、导出和重用。

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从混乱到清晰：用NotImplementedError重构你的Python代码，NotImplementedError如何助你打造更健壮的API

NotImplementedError：方法未实现的完美解决方法 ️

最简单的BERT模型调用方法

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python设计模式-抽象工厂模式

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