BERT モデルはエラーを再現します: シンボリック テンソル (bert/encoder/strided_slice:0) を numpy ソリューションに変換できません

BERT モデルは次の
エラー メッセージを再現します: NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (bert/encoder/strided_slice:0) to a numpy array.

エラーコード：

W0505 17:07:49.208633 140668126729024 error_handling.py:135] Reraising captured error
Traceback (most recent call last):
  File "run_classifier.py", line 984, in <module>
    tf.app.run()
  File "/home/thy/anaconda3/envs/tf115/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/platform/app.py", line 40, in run
    _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef)
  File "/home/thy/anaconda3/envs/tf115/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 312, in run
    _run_main(main, args)
    
  .............
  
  File "/home/thy/anaconda3/envs/tf115/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py", line 736, in __array__
    " array.".format(self.name))
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (bert/encoder/strided_slice:0) to a numpy array.

解決

たとえば、私の tensorflow は 1.15 で、numpy バ​​ージョンは 1.16.5
ps に調整されています: numpy == 1.16.5を選択するもう 1 つの理由は、 scipy (== 1.7.3) を満たすためです
。pip を使用してインストールすることをお勧めします。conda install は、他のパッケージのバージョンを調整するように求めます。

pip install numpy==1.16.5