在使用bert的时候我遇到这个报错：
requests.exceptions.HTTPError: 404 Client Error: Not Found for url: https://huggingface.co/models/bert-base-chinese
我用浏览器尝试打开报错的这个链接https://huggingface.co/models/bert-base-chinese，发现这个网站是404，请问这种情况我应该怎么解决？
请问使用bert遇到这个问题怎么解决？
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- 2022-09-28 13:12回答 1 已采纳 建议你看下这篇博客👉 ：bert模型训练时的一些问题及解决方法
- 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
- 2023-04-16 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
- 2023-12-02 00:04一颗2021的博客 3.pretrain-bert-uncased 加载不了。2.transformer版本。
- 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
- 2022-05-19 21:17
使用TF2.4 构建bert-Bilstm-crf，出现这样的warning：“CRF Decoding does not work with KerasTensors in TF2.4”，怎么解决？
python
tensorflow
自然语言处理
回答 3 已采纳 解决方法 这是个警告，一般可能不影响 但如果你想从问题上解决这个警告的话，或许可以尝试下安装这个tf2crf pip install tf2crf 然后 from tf2CRF import CRF - 2023-04-07 14:10回答 2 已采纳 BERT 训练完成后，可以根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标进行分析。和前人的这些指标比较。要提高 BERT 模型的准确性，可以尝试以下策略： 增加训练次数；更换学习率、优化器、丢弃率；使
- 2024-06-06 23:032301_79590979的博客 我在这使用的是谷歌给出的基于中文预训练的bert模型，如果你觉得这个模型效果不太好的话，可以使用哈工大或者百度训练的roberta模型，哈工大团队声称百度训练的模型更适合给社交媒体中的文本进行分类，但是直接加到...
- 回答 1 已采纳 https://arxiv.org/abs/2106.11483
- 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
- 2023-04-06 17:58回答 3 已采纳 试试以下命令 pip uninstall sklearn pip install numpy scipy pip install scikit-learn
- 2023-08-21 20:36AI天才研究院的博客 OOV问题指的是当训练BERT模型遇到训练集中没有出现的词时，就会出现这个错误。 解决OOV问题的一个方式是直接忽略OOV词，但这样会导致模型的准确性降低。因此，作者设计了一个新的分词算法——WordPiece。 Embedding...
- 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
- 2024-08-20 00:18源泉的小广场的博客 bert、自然语言处理、transformer、encoder、gpt、decoder、nlu、nlg、微调、fine-tuning
- 2024-03-13 15:56是Yu欸的博客 感谢大家的支持和关注。 最近好多人咨询之前博客【bert中文文本摘要代码】的相关代码报错问题，由于报错有一定的相似性，因此这里统一进行答复
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6月11日
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6月3日
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