ImportError: cannot import name 'PreTrainedTokenizer' from 'transformers' (unknown location)
时间: 2023-06-04 19:07:22 浏览: 199
这个问题是Python编程方面的技术问题,可能是由于安装的transformers库版本问题导致的。建议检查transformers库的版本是否正确,并尝试重新安装或升级该库,或者检查代码中是否有可能出现了拼写或大小写错误的问题。
相关问题
from torchvision import transforms ImportError: cannot import name 'transforms' from 'torchvision' (unknown location)from torchvision import transforms ImportError: cannot import name 'transforms' from 'torchvision' (unknown location)
这个错误可能是因为你的torchvision版本较老,或者是因为你的PyTorch版本与torchvision版本不匹配。你可以尝试升级torchvision或者降低PyTorch版本,使其与torchvision版本匹配。具体来说,可以使用以下命令升级torchvision:
```
pip install --upgrade torchvision
```
如果你使用的是conda环境,可以使用以下命令升级torchvision:
```
conda install -c pytorch torchvision
```
如果升级torchvision后仍然出现相同的错误,可以在代码中添加以下语句,确保transforms模块被正确加载:
```
import sys
sys.path.append('/usr/local/lib/python3.7/site-packages/')
```
请注意,这里的路径可能需要根据你的环境进行相应的修改。
ImportError: cannot import name ByteTensor from torch
这个错误通常是由于PyTorch版本不兼容导致的。在较新的PyTorch版本中,ByteTensor已被替换为torch.uint8。因此,如果您的代码中使用了ByteTensor,而您的PyTorch版本太旧,则会出现此错误。
要解决此问题,您可以尝试以下两种方法之一:
1.升级PyTorch版本到最新版本,这样ByteTensor将被替换为torch.uint8。
2.如果您无法升级PyTorch版本,则可以尝试在代码中将ByteTensor替换为torch.uint8。
下面是一个例子,演示如何将ByteTensor替换为torch.uint8:
```python
import torch
# 创建一个ByteTensor
x = torch.ByteTensor([1, 2, 3])
# 将ByteTensor替换为torch.uint8
x = x.type(torch.uint8)
# 打印x
print(x)
```
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