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
- 2021-11-25 21:13回答 1 已采纳 get_train_data() 定义的 方法返回就一个值 你用x，y两个变量去接收 肯定会报错
- 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
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爬虫
回答 2 已采纳 由于参数verify的值写错了，应该为verify=Faslse。在调用adapter模块时以为读取是证书文件，调用时报错。代码修改成如下即可： import requests import urll - 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。
- 2022-05-22 19:36回答 1 已采纳 这种差不多有两种情况，一个是设置参数过大导致GPU内存不足一开始就无法承载模型，这时可以把输入数据长度或者训练批次逐步调小进行实验；二是GPU其实可以承载模型，参数也没问题，但是可能由于多次运行程序或
- 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
- 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...
- 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
- 2023-03-24 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）：
- 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
- 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(* ^▽ ^ *)
- 2024-06-10 20:34林泽毅的博客 GLM4指令微调实战，学习LLM微调的入门级任务，附带完整代码。
- 2024-07-31 23:51高兴就好(石的博客 正如此前所说，在OpenAI几乎定义了整个前沿AI应用开发标准的当下，提供一个OpenAI风格的API调用方法，毫无疑问可以让ChatGLM3模型无缝接入OpenAI开发生态。对于这种启动方式，官方提供的脚本名称是web_demo_gradio....
- 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...
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