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AllenAI のこのpython スクリプトを使用して、CRF モジュール (条件付きランダム フィールド) レイヤーを ML システムに統合します ...

次の例を実行して、CRF モジュールをテストします。

import torch
from allennlp.modules import ConditionalRandomField

num_tags = 2

model = ConditionalRandomField(num_tags)
    
seq_length = 3  # maximum sequence length in a batch
batch_size = 2  # number of samples in the batch
emissions = torch.randn(seq_length, batch_size, num_tags)
tags = torch.tensor([[0.0, 1.0], [1.0, 1.0], [0.0, 1.0]], dtype=torch.long)  # (seq_length, batch_size)
model(emissions, tags)

実行すると、次のエラーが発生します。

---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-415939853a93> in <module>
  7 emissions = torch.randn(seq_length, batch_size, num_tags)
  8 tags = torch.tensor([[0.0, 1.0], [1.0, 1.0], [0.0, 1.0]], dtype=torch.long)  # 
(seq_length, batch_size)
----> 9 model(emissions, tags)

~/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py in 
__call__(self, *input, **kwargs)
545                     result = (result,)
546                 input = result
--> 547         if torch._C._get_tracing_state():
548             result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
549         else:

<ipython-input-2-2d984bd97cf1> in forward(self, inputs, tags, mask)
329             mask = mask.to(torch.bool)
330 
--> 331         log_denominator = self._input_likelihood(inputs, mask)
332         log_numerator = self._joint_likelihood(inputs, tags, mask)
333 

<ipython-input-2-2d984bd97cf1> in _input_likelihood(self, logits, mask)
249             # In valid positions (mask == True) we want to take the logsumexp over the 
current_tag dimension
250             # of `inner`. Otherwise (mask == False) we want to retain the previous 
alpha.
--> 251             alpha = util.logsumexp(inner, 1) * mask[i].view(batch_size, 1) + alpha * 
(
252                 ~mask[i]
253             ).view(batch_size, 1)

RuntimeError: expected device cpu and dtype Float but got device cpu and dtype Bool

これは allennlp パッケージで使用される関数との PyTorch バージョンの非互換性の問題であることは理解していますが、どのバージョンの torch と torchvision が期待されているかはわかりません。これらは、私のマシンにインストールされている PyTorch のバージョンです。

torch                            1.5.1               
torchvision                      0.4.2
allennlp                         1.0.0               

ヘルプやヒントをいただければ幸いです。

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