我有一个使用<code>spacy.load('en_trf_bertbaseuncased_lg')</code>的python脚本。每当我将该脚本导入Jupyter笔记
我正在使用Pytorch在SageMaker上构建BERT二进制分类。
以前，当我运行模型时，我将批处理大小设置为1
如何将经过FARM训练的模型（NER Head，output = .bin，config.json等）加载/传输到SpaCy模型中？使用<code>nlp.load(&#
我正试图将我的spacy版本升级到每晚，尤其是对于使用spacy转换器的情况
所以我转换了格式像这样
我如何从huggingface的特征提取管道中为整个句子嵌入？
我了解如何获取每个标记的功能（如下），
我正在尝试在 <code>de_trf_bertbasecased_lg</code> 模型上训练 NER，其中 spaCy 显然不包含词素规范化表，所以我
如何在机器学习中开发多类分类，有什么推荐的算法吗？
我正在尝试在大量医疗数据集上使用 python 中
我正在使用 spacy 版本 3 进行一些性能测试，以在生产中正确调整实例的大小。我正在观察以下内容
<p
我正在尝试使用 Spacy 的 en_core_web_trf 进行句子分离。
出于某种原因，我收到“[E047] 无法为未注册的扩展
更新到 spaCy 3.0.6 后，我无法加载任何经过训练的管道，尽管两者似乎都已正确安装：
<pre><code>=========
我正在尝试使用 spaCy 版本 3 为自定义标签训练命名实体识别 (NER) 模型。我浏览了他们网站上的所有文档
我只需要一点指导，即有 3 个 IOB 文件开发、测试和训练。
<strong>Dev 有 100 万行。
测试有 400 万行。
火
我有一个包含 6500 万个 IOB 格式条目的数据集。
因此，在使用以下命令将其转换为 spacy 二进制格式时：<
使用 spacy v3，我尝试使用 camemBert 训练分类器，但遇到了 <code>CUDA out of memory</code> 问题。
为了解决这个
我克隆了 <a href="https://github.com/thuml/Transfer-Learning-Library" rel="nofollow noreferrer">transfer-learning-library</a> 存储
我在 linux 控制台上工作，输入 python 会带我进入 python 控制台。
当我在 TPU 机器上使用以下命令时
<pre
我想在互联网访问受限的公司环境中使用 spacy-transformers，所以我必须手动从 Huggingfaces 中心下载变压器
我正在执行 <a href="https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/kingoflolz/mesh
我正在使用 spacy-transformers 和 roBERTa 开发自定义 NER 模型。我实际上只是为此使用 CLI，并且正在尝试更改
是否有一种简单的方法可以告诉“解析器”管道不要更改 <code>Token.is_sent_start</code> 的值？
所以，
