loss无法降下来

[Wenpeng-huang]

苏神你好，我在跑你的代码的时候，抽取模型能取得比较好的效果rouge-1能得到0.5上下，但是在训练生成模型的时候loss无法下降，训练了50epoch也是一样的loss，没有改代码，rouge的得分为0，预测出来的结果也是重复的无用字符。请教一下这是问题出在了哪里，有遇到同样情况的人吗？能都分享一下是怎么解决的？（代码唯一修改的地方就是在运行extract_convert.py文件的时候报错，TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable，然后我自己自定义了一个序列化规则，如下，就可以正常的保存预处理之后的数据了）其他地方没有进行修改。
class NpEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, np.integer):
return int(obj)
elif isinstance(obj, np.floating):
return float(obj)
elif isinstance(obj, np.ndarray):
return obj.tolist()
else:
return super(NpEncoder, self).default(obj)

[bojone]

很抱歉，但是很遗憾，我也不知道你们什么问题。

因为有人报告过同样的问题，也有人报告过能成功训练，我自己也能成功训练，所以我也无从下手。

建议尝试：1、严格对齐环境；2、去掉EMA。

[Wenpeng-huang]

感谢您百忙之后回答的我问题，除了你在介绍文档里提到的实验环境：tensorflow 1.14 + keras 2.3.1 + bert4keras 0.9.7之外，是否还有其他您认为可能对实验结果产生影响的实验环境呢？

[YukeeWang]

您好，”代码唯一修改的地方就是在运行extract_convert.py文件的时候报错，TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable“该问题我也遇到过，在写入文档前，即 f.write(json.dumps(d, ensure_ascii=False) + '\n')前，加入两行代码
d = repr(d)
d = eval(d)就可以正常运行了，不太明白什么原因，转换数据类型再转回来就可以存储了，确实很奇怪

[zmz125]

我也是这个错误：
TypeError: Object of type 'int64' is not JSON serializable

加两行代码可以了，感谢解决！

[zmz125]

感谢您百忙之后回答的我问题，除了你在介绍文档里提到的实验环境：tensorflow 1.14 + keras 2.3.1 + bert4keras 0.9.7之外，是否还有其他您认为可能对实验结果产生影响的实验环境呢？

确实其他的包也会影响，我的环境numpy原来是1.19，报很多错误，改成1.16就没错了