出现这个问题怎样解决呀，还有这个是我在GitHub中找的模型，他已经有了数据集。那我如果要训练我自己的数据集是不是就直接该那个数据库还有分类就行了呀。谢谢各位。
raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
我的CUDA 版本是11.6
torch版本是1.12.1
GPU是3050笔记本电脑版
机器学习bert模型pytorch
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关注- 文章：pytorch 使用bert的中间某几层隐藏层的结果以及使用pytorch_pretrained_bert 的问题以及解决方法 中也许有你想要的答案，请看下吧
- 您还可以看一下 唐宇迪老师的深度学习与PyTorch实战课程中的 BERT模型解读小节, 巩固相关知识点
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- 2023-03-09 18:17回答 1 已采纳 文章：pytorch 使用bert的中间某几层隐藏层的结果以及使用pytorch_pretrained_bert 的问题以及解决方法 中也许有你想要的答案，请看下吧您还可以看一下 唐宇迪老师的深度学习
- 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
- 2023-03-14 18:46回答 2 已采纳 文章：python pytorch使用 中也许有你想要的答案，请看下吧
- 2024-02-21 13:27禅与计算机程序设计艺术的博客 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能交叉领域的一个重要分支，它的目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。然而，由于语言的复杂性和多样性，这一目标一直以来都是非常具有挑战性的。 1.2 BERT的出现
- 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
- 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
- 2024-06-26 13:54weixin_47327329的博客 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
- 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 - 2023-02-22 13:07回答 2 已采纳 Huggingface 提供的预训练模型 bert-base-uncased 只包含 BertModel 的权重，不包括线性层 + 激活函数的权重。它的线性层 + 激活函数的权重是随机的，所以你的3次
- 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
- 2022-01-29 14:33`pytorch_pretrained_bert`是用于PyTorch的一个实现BERT的库，由Hugging Face团队开发，它提供了一套完整的工具，方便用户在PyTorch环境中加载和使用预训练的BERT模型。此库包含多种预训练模型，如BERT-base和BERT-...
- 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）：
- 2024-07-01 15:14weixin_47327329的博客 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
- 2024-02-16 18:05山楂橙子的博客 pretrained(BERT_PATH) print('load bert model over') if __name__ == '__main__': test() 文件结构 结果 可以看到bert模型成功使用，且使用了掩码，将“than”掩盖为“##” 三、初步使用 1、预处理数据 现在我们...
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