记录第一次跑Multi-Grained-NER-master代码的成长历程

距离拿到这个代码到写下这篇博客已经过去三周有余了。我因为一样Allennlp版本刚好更新，然后装的最新版的。这个文章的代码总是跑不起来，现在各种搜索，终于跨出了一步。

第一次听到博士师兄说Allennlp文档更新了，我就没想太多，而且之前喜欢什么都安装最新的，所以就在python==3.8，tensorflow==2.3.1，torch==1.7。0，allennlp==1.2.0这几个最新的版本上一直钻研琢磨。

我找了很多查找方式，比如搜索allennlp的用法，elmo embedding，等等，去官网上钻研，查看命令的用法等等都是只看看，没有动手实践，然后并没有得出什么结果。

最后还是边学边写，动手实操真的是学习的最快的方法，在实操的过程中，我找的了一篇教程，关于elmo的用法，生成对应的词向量：https://blog.****.net/horizonheart/article/details/91043033。在这篇文章的最后下载了github代码，然后查看应该修改的部分。最后使用的usage_cached.py这个文件的方法来生成对应的向量。还是要动手啊，原来官网上已经给出了他的用法，我一直不愿意去写，去看。根据代码名称及细节，知道了应该替换的部分，然后生成了相应的文件。终于终于走完了0.0步骤。

这两篇博客也是我参考的重要部分：https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/archive/2004/01/13/10235054.html、https://zoyi14.smartapps.cn/pages/note/index?slug=17abfefc1b5b&origin=share&_swebfr=1

接着跑detector的时候出现各种版本问题（主要是tensorflow1.0版本和2.0版本的不兼容问题）有大佬贡献教程是这么改的。

解决办法是将tf.contrib.rnn.LSTMCell()换成tf.nn.rnn_cell.LSTMCell()。其实之前还遇到一个问题：好像是弄model tf.placeholder(）。然后参考网上的方法这么改了一下：

换成了1.0的用法。

之后还有版本问题

初始化的问题。参考了一篇文章的看法（完蛋链接被我弄丢，其实大致意思就是从官方文档上看相同实现功能的替代，说好像是集成到tf.keras.里面了啥的。反正我也不知道怎么找。这篇也可以看看，还有这篇。大佬们好多啊，都是好资源，我要存下来）

一怒下全部卸卸卸，降版本。把python换成了3.7。其他的就装和文章版本差不多的。torch的安装方法参考官方文档。allennlp选择对应的torch版本参考。然后就顺利跑起来了代码。还是和作者装一样的环境好啊，版本问题搞死人。（虽然我已经在新环境下跑出来了elmo embedding，但不知道对不对，怕以后改起来还是很麻烦，还是等待老版本的结果跑出来吧）

 

在换python版本的时候还遇到过没有pip的问题，参考的大佬做法：

 

在用新版本allennlp瞎搞出来的一个elmo_embedding_weight.hdf5文件还有各种下问题。但总的解决方法就是用命令查看文件内容，还是抱着试试的心态一定要动手动手动手尝试，反正就瞎搞，动手出效果最快。好了吐槽大概到这里，我等等看结果是不是对的。期待有个好消息。