机器学习使用tokenizer.fit_on_texts报‘float‘ object has no attribute ‘lower‘错解决办法

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本文探讨了在使用Keras Tokenizer进行机器学习时遇到的'float' object has no attribute 'lower'错误，重点在于空值处理和代码修复。通过填充空值，避免了数据类型问题，确保了分词过程顺利进行。

机器学习使用tokenizer.fit_on_texts报'float' object has no attribute 'lower'错解决办法

最近在学习机器。在学习过程中使用kaggle中的Womens Clothing E-Commerce Reviews.csv数据集，用Keras分词器Tokenizer，使用tokenizer.fit_on_texts生成词典报'float' object has no attribute 'lower' 错。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer 
X_train_lst = df_train["Review Text"] 
y_train = df_train["Rating"].values 
dictionary_size = 20000 
tokenizer = Tokenizer
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pytorch float object has no attribute backward
星月夜话
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机器学习算法在司法预测中的应用【附保姆级代码】
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10-02 3274
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11-17 1215
generator' object has no attribute 'skipped
numpy.float64“ object has no attribute “backward
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08-14 3196
复现MPRNet时由于自定义的损失函数而出现不能反向传播的问题。
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nltk tokenize AttributeError: ‘float‘ object has no attribute ‘lower
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10-26 1305
出现这个问题一般有两个可能的原因 有空值 是float格式 解决方案 空值对应的解决方案df[‘value’]=df[‘value’].fillna("") df.value=df.value.astype(str) float格式对应的解决方案df.value=df.value.astype(str)
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06-01 1090
本文旨在全面介绍如何使用T5模型进行自动文本标注。我们将从理论到实践，系统地探讨T5模型的工作原理、应用方法以及在自动文本标注任务中的优势。T5模型的基本概念和架构自动文本标注的原理和挑战使用T5进行文本标注的具体步骤实际案例分析和代码实现性能优化和最佳实践背景介绍：概述文章目的、范围和预期读者核心概念与联系：详细介绍T5模型和自动文本标注的基本原理核心算法原理：深入探讨T5模型在文本标注中的应用原理数学模型和公式：解释T5模型的数学基础。
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inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。报错：‘NoneType’ object has no attribute ‘fillna’
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09-23 2735
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) # 只考虑最常见的前max_words个词 tokenizer.fit_on_texts(texts) #使用一系列文档来生成token词典，texts为list类，每个元素为一个文档 sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) # 将多个文档转换为word下标的向量形式,shape为[len(texts)，len(text)] – (文档数，每条文档的长度) .
tokenizer.train_from_iterator(texts, trainer=trainer) Exception: AttributeError: 'tokenizers.PreTokenizedString' object has no attribute 'decode'
最新发布
08-12
<think>我们遇到的问题是在使用tokenizers库训练分词器时出现了`AttributeError: 'tokenizers.PreTokenizedString' object has no attribute 'decode'`错误。这个错误通常发生在尝试对`PreTokenizedString`对象调用`decode`方法时，而该对象并没有这个方法。 ### 错误分析 1. **错误触发场景**：在使用`tokenizers`库的`train`方法训练分词器时，传入的文本处理函数（如`pre_tokenize`）返回的是`PreTokenizedString`对象，而在后续处理中可能错误地调用了`decode`方法。 2. **原因**：`PreTokenizedString`是tokenizers库中用于表示预分词字符串的对象，它并没有`decode`方法。`decode`方法通常用于将分词后的ID序列解码回字符串，而不是作用于预分词字符串对象。 ### 解决方案 根据引用[3]和引用[4]的类似问题处理思路（关于BertTokenizer的属性错误），我们可以从以下方面解决： #### 方法1：检查并修正文本处理函数 确保在自定义的文本处理函数（如`pre_tokenize`函数）中返回正确的数据类型。通常，预分词函数应该返回一个字符串列表（每个字符串是一个token），而不是`PreTokenizedString`对象。 **错误示例**： ```python from tokenizers import pre_tokenizers def my_pre_tokenize(text): # 错误：返回了PreTokenizedString对象 return pre_tokenizers.WhitespaceSplit().pre_tokenize_str(text) ``` **正确示例**： ```python def my_pre_tokenize(text): # 正确：返回字符串列表 return [token[0] for token in pre_tokenizers.WhitespaceSplit().pre_tokenize_str(text)] ``` #### 方法2：避免对预分词结果调用`decode` 如果不需要对预分词结果进行解码，则不要调用`decode`方法。如果需要将分词后的结果转换为字符串，应该使用分词器（Tokenizer）的`decode`方法，而不是对单个预分词单元使用。 **示例**： ```python # 假设我们已经训练好一个分词器tokenizer output = tokenizer.encode("Hello world") decoded_text = tokenizer.decode(output.ids) # 正确：使用分词器的decode方法 ``` #### 方法3：升级或降级tokenizers库版本 根据引用[4]的思路，有时版本不兼容会导致属性错误。尝试安装兼容版本： ```bash # 升级到最新版（推荐先尝试） pip install tokenizers --upgrade # 或安装指定版本（如0.10.3，已知稳定） pip install tokenizers==0.10.3 ``` ### 验证步骤 1. 修改自定义预处理函数，确保返回字符串列表。 2. 检查代码中是否对预处理结果调用了`decode`，如有则移除或改用分词器的`decode`。 3. 重新运行训练代码，观察错误是否解决。 ### 代码示例修正 假设我们使用以下代码训练分词器： ```python from tokenizers import Tokenizer from tokenizers.models import BPE from tokenizers.trainers import BpeTrainer from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace # 初始化分词器 tokenizer = Tokenizer(BPE(unk_token="[UNK]")) tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace() # 自定义训练函数（错误示例） def pre_tokenize(text): # 错误：返回PreTokenizedString return tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str(text) # 正确做法：不需要自定义pre_tokenize，直接使用tokenizer.pre_tokenizer # 或者如果需要自定义，确保返回字符串列表 def pre_tokenize_correct(text): tokens = tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str(text) return [token[0] for token in tokens] # 提取token字符串 # 但通常我们不需要自定义这个函数，因为tokenizer已经内置了pre_tokenizer ``` 在训练时，我们通常使用文件来训练，不会直接调用这个函数： ```python trainer = BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"]) tokenizer.train(files=["my_text.txt"], trainer=trainer) # 这里内部会使用pre_tokenizer ``` ### 相关问题 1. 如何正确使用tokenizers库训练一个BPE分词器？ 2. tokenizers库中常见的预分词器有哪些？ 3. 如何解决tokenizers库的版本兼容性问题？</think>### 解决 `'tokenizers.PreTokenizedString' object has no attribute 'decode'` 错误 这个错误通常发生在使用 Hugging Face `tokenizers` 库时，尝试对 `PreTokenizedString` 对象调用 `decode()` 方法。以下是逐步解决方案： --- ### **原因分析** 1. **对象类型不匹配** `PreTokenizedString` 是预分词后的中间表示（非原始字符串），而 `decode()` 方法仅适用于编码后的 token IDs（整数列表/张量） 2. **版本兼容性问题** `tokenizers` 和 `transformers` 库版本不匹配（参考引用[4]的类似问题） 3. **错误使用流程** 尝试在错误的处理阶段调用 `decode()` --- ### **解决方案** #### **方法1：正确使用解码流程** ```python from transformers import AutoTokenizer # 初始化分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your_model") # 编码文本 → 得到编码对象 encoded = tokenizer("你的文本") # ✅ 正确解码方式（使用tokenizer的decode方法） decoded_text = tokenizer.decode(encoded["input_ids"]) print(decoded_text) ``` #### **方法2：升级/降级库版本（解决兼容性问题）** ```bash # 升级到兼容版本（推荐） pip install tokenizers==0.15.0 transformers==4.36.0 -U # 或降级到已知稳定版本（参考引用[4]） pip install tokenizers==0.10.3 transformers==4.13.0 ``` #### **方法3：避免直接操作中间对象** ```python # ❌ 错误方式 pre_tokenized = tokenizer.pre_tokenize_str("文本") decoded = pre_tokenized.decode() # 引发AttributeError # ✅ 正确方式：仅对最终编码结果解码 final_output = tokenizer("文本") print(tokenizer.decode(final_output.input_ids)) ``` #### **方法4：检查自定义处理流程** 若使用自定义分词流程： ```python def custom_processing(text): # 返回原始字符串而非PreTokenizedString return text # 或返回可直接解码的表示 # 在训练器中正确使用 trainer = tokenizer.train_new_from_iterator( dataset, vocab_size=30522, preprocessor=custom_processing # 确保返回可解码类型 ) ``` --- ### **关键验证点** 1. 始终通过分词器实例调用 `decode()`，而非中间对象 2. 确认输入类型： ```python # 检查对象类型 print(type(your_object)) # 应为 list/tensor 而非 PreTokenizedString ``` 3. 使用统一版本环境（参考引用[4]的版本组合） --- ### **附加调试建议** 若问题持续，添加类型检查： ```python if isinstance(your_object, tokenizers.PreTokenizedString): # 转换为可解码格式 ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(your_object.tokens) print(tokenizer.decode(ids)) else: print(tokenizer.decode(your_object)) ``` --- ### 相关问题 1. 如何正确训练 Hugging Face 分词器？ 2. `tokenizers` 和 `transformers` 库的最佳版本组合是什么？ 3. 如何处理自定义词汇表的分词器训练？ 4. 分词器预分词与后处理的区别是什么？ > 解决方案参考类似属性错误处理思路[^3][^4]
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