月份: 十一月 2024

我在網路課程上看到一個 trace code 的片段, dry run 看起來都很有道理. 但是實際上拿到 colab 上會跑不完. 跳出一段 error.

ERROR:__main__:Error in build_classifier_model: Exception encountered when calling layer 'preprocessing' (type KerasLayer).

A KerasTensor is symbolic: it's a placeholder for a shape an a dtype. It doesn't have any actual numerical value. You cannot convert it to a NumPy array.

Call arguments received by layer 'preprocessing' (type KerasLayer):
  • inputs=<KerasTensor shape=(None,), dtype=string, sparse=False, name=text>
  • training=None
ERROR:__main__:Error type: <class 'ValueError'>
ERROR:__main__:Test error: Exception encountered when calling layer 'preprocessing' (type KerasLayer).

A KerasTensor is symbolic: it's a placeholder for a shape an a dtype. It doesn't have any actual numerical value. You cannot convert it to a NumPy array.

Call arguments received by layer 'preprocessing' (type KerasLayer):
  • inputs=<KerasTensor shape=(None,), dtype=string, sparse=False, name=text>
  • training=None

本來看到 error 也沒啥特別的, 很多網路上的程式可能環境一變就跑不了了. 有趣的是, 把 log 丟給 Monica, 它拿去問 4 個 LLM 都解決不了. 它們分別是 GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet V2, Gemini 1.5 Pro, LLama 3.1 405B.

基本上 AI 回答的 code 就是加了一些 try exception 和加 log, 重寫的 code 跟原來幾乎一模一樣. 換言之, code 沒什麼問題. 這就是個環境因素. 即使我自己加了下面幾行. 程式補了 import os, terminal 下補建了目錄. 還是不 work!

!pip install tensorflow_text
!pip install tf-models-official

沒辦法只好回歸原始人, 去問 StackOverflow. 果然有人遇到跟我一模一樣的問題.

https://stackoverflow.com/questions/78183834/issue-with-bert-preprocessor-model-in-tf2-and-python

唯一的差別只是這兩個 package 必須固定版本, 而我抓最新的是 2.18.0 版 就只會鬼打牆 ><|||

!pip install -U "tensorflow-text==2.15.*"
!pip install -U "tf-models-official==2.15.*"

也就是說, 人類把 AI 教得很好. 它知道什麼是對的, 並且能夠把錯得改對. 但原本就是對的, 那它就沒辦法了! 不像是人類可以思考 : “假如我們都是對的, 會是那裡錯了?" 這點對於 AGI 應該是相當重要的, 區別了能不能做創造性思考!

最後附上跑出來的結果作紀念!