OSError: Unable to loa

Question

OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for 'D:/Anaconda/envs/DL0/Lib/site-packages/tokenizers/model_hub/chinese-bert-wwm-ext' at 'D:/Anaconda/envs/DL0/Lib/site-packages/tokenizers/model_hub/chinese-bert-wwm-ext\pytorch_model.bin'If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True.

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在尝试加载BERT模型时遇到了一些问题。这个错误提示表明在尝试从PyTorch的检查点文件加载模型时出错了。这里有几个可能的原因以及相应的解决步骤：

1. 不兼容的模型格式： 你可能试图将一个TensorFlow（TF）的模型文件加载到PyTorch中，或者反之亦然。确保你使用的模型是为当前框架（这里是PyTorch）专门训练的。

2. 路径问题： 检查提供的路径是否正确，特别是D:/Anaconda/envs/DL0/Lib/site-packages/tokenizers/model_hub/chinese-bert-wwm-ext/pytorch_model.bin。确保这个路径指向的是正确的模型文件位置。

3. 版本冲突： 确保你的Tokenizers、transformers和其他相关库的版本与你正在尝试加载的模型兼容。有时，不同版本之间的接口可能会有变化。

4. 安装问题： 如果你已经下载了预训练模型，但仍然遇到问题，可能是由于安装过程中的某些组件缺失或配置不当导致的。

要解决这个问题，可以按照以下步骤操作：

首先，确认你的环境里已经安装了tokenizers和transformers库。如果没有，可以通过pip进行安装：

pip install tokenizers transformers

然后，尝试重新加载模型，确保路径正确，并且你的PyTorch版本与模型兼容。如果你是在Jupyter notebook或者类似的环境中运行，确保你的环境变量设置正确，例如你的工作目录。

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 创建tokenizer实例
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('Chinese-BERT-wwm-ext')

# 创建model实例
model = BertModel.from_pretrained('Chinese-BERT-wwm-ext')

如果上述方法还是无法解决问题，你需要检查你的Python环境和相关的库版本，确保它们都是最新版的。同时，确保你的环境没有其他的包冲突。如果问题依然存在，那么可能需要查看具体模型的文档，看看是否有特定的加载方式或者依赖项。

如果模型是从其他地方下载的，确保它是以PyTorch格式提供的，并且与你的环境匹配。你也可以尝试从Hugging Face Model Hub直接加载模型，这样可以确保模型与库版本兼容：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 使用AutoTokenizer和AutoModel自动选择最合适的模型和tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

如果问题仍然存在，请提供更详细的错误信息，以便于进一步分析。