使用bert预训练模型做文本分类时，跑了一个数据集时报了一个KeyError:的错，KeyError后面的内容是自己数据集第一个样本的文本内容，错误代码如图所示：
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- 2020-05-24 22:52回答 2 已采纳 https://github.com/terrifyzhao/bert-utils/issues/10
- 2022-01-26 20:48
爬虫报错TypeError: stat: path should be string, bytes, os.PathLike or integer, not function，如何解决？
pycharm
python
有问必答
爬虫
回答 2 已采纳 这一行写错了参数值，是False不是false,f要大写，response = requests.get(url, headers=headers, verify=False)另外函数get_ip要写 - 2022-07-07 15:35 Pytorch调用bertEncoderbaTypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'attention_mask'
bert
pytorch
深度学习
回答 2 已采纳 已解决，根本原因是数据格式的问题，在使用bert_encoder之前，需要将数据格式转换为BertData()格式
- 2022-12-07 19:05AI浩的博客 在做YoloV5剪枝的时候，...由于yoloV5有不同的版本，我们在训练的时候使用了预训练模型，但是预训练模型和这个版本的配置文件（yaml文件）不一致，所以在做剪枝的时候就会报错。在做稀疏训练的时候指定yaml模型文件。
- 2023-04-16 09:38回答 2 已采纳 这个 test_results.tsv 文件中的数据表示了每个输入样本在每个类别上的概率。在你提供的数据中，有两列，因此我猜测你的模型是一个二分类问题。第一列表示属于类别 0 的概率，第二列表示属于类
- 2021-07-21 10:53回答 1 已采纳 你要打印这个line的值看看，是不是有两个元素能取到[1] 这个索引
- 2023-03-12 09:34回答 8 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ根据您提供的错误信息，可能是因为该目录的完整路径中包含中文字符，而torch.save()函数在保存文件时可能会遇到中文字符的编码问题，从而导致无法保存模型。 为了解决这个
- 2023-06-02 08:58是Yu欸的博客 - Tokenizer：使用提供好的Tokenizer对原始文本处理，得到Token序列； - 构建模型：在提供好的...- 微调：将Token序列送入构建的模型，进行训练。 本文主要为第二part，全文近5w字，如有不对的地方请指正(* ^▽ ^ *)
- 2023-03-24 21:10回答 1 已采纳 对于严重不均衡的数据集，模型容易出现偏差，导致对于少数类的预测效果较差。因此，需要对数据集进行一些处理来平衡数据，以提高模型的预测能力。具体处理方法有以下几种： 过采样（Oversampling）：
- 2023-03-08 11:19回答 2 已采纳 “Devil组”引证GPT后的撰写： 这个错误提示意味着在运行Google官方的BERT模型时必须指定"max_steps"参数的值大于0。"max_steps"是指训练模型的最大步数，也就是最大训练
- 2023-04-12 16:43回答 1 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：在BERT模型的微调中，通常会使用验证集(val)来进行模型的参数调整和超参数调整。在验证集上，我们可以通过计算模型的准确率(eva
- v_JULY_v的博客 被掩码的词数量为整个文档长度的15% 尽管GLM是BERT、GPT、T5三者的结合，但是在预训练时，为了适应预训练的目标，作者还是选择掩码较长的文本片段，以确保GLM的文本生成能力，并在微调的时候将自然语言理解任务也...
- 2021-07-25 12:37あずにゃん的博客 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 应用于bert模型的动态量化技术 学习目标 了解模型压缩技术中的动态量化与静态量化的相关知识。 掌握使用huggingface中...
- 2022-09-16 09:51u013250861的博客 因为训练时候采用的并行计算，导致微调后的模型文件key中会包含"module"关键字，再次加载时在单卡做预测就出错了。应当在预测时也使用并行计算，哪怕只使用单卡，也要DataParallel一下。
- 2023-08-26 07:45爱编程的喵喵的博客 现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助...
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3月1日
悬赏问题
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