BERT_model.h5找不到

我很抱歉，我无法确定您在什么上下文中遇到了BERT_model.h5文件未找到的问题。但是，如果您的问题与使用BERT模型有关，则可能是因为您需要下载或创建BERT模型并将其保存为BERT_model.h5文件。您可以在以下位置找到BERT模型的预训练版本：https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models。如果您已经创建了BERT模型并将其保存为BERT_model.h5文件，则需要确保该文件位于正确的路径中，并且您的代码可以访问该路径。

相关问题

No module named 'pytorch_lightnincong'

引用\[1\]:OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_model.msgpack found in directory 。这个错误提示表明在指定的目录中找不到名为pytorch_model.bin、tf_model.h5、model.ckpt.index或flax_model.msgpack的文件。\[1\]
引用\[2\]:(3)安装包 pip install pytorch_pretrained_bert==0.6.1#不行 pip install pytorch_pretrained_bert==0.6.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#换这个。这个引用提供了两种安装pytorch_pretrained_bert包的方法，第一种方法可能不起作用，可以尝试使用第二种方法，并指定使用清华大学的镜像源进行安装。\[2\]
引用\[3\]:1.问题 from pytorch_pretrained_bert.modeling import BertConfig from pytorch_pretrained_bert.optimization import BertAdam,warmup_linear 。这个引用是一个问题，问题是在代码中导入了pytorch_pretrained_bert库中的一些模块。\[3\]

问题:No module named 'pytorch_lightnincong'
回答:根据提供的信息，出现了一个模块导入错误，错误信息显示没有名为'pytorch_lightnincong'的模块。可能是拼写错误或者没有安装相应的模块。请检查拼写是否正确，并确保已经正确安装了'pytorch_lightning'模块。如果没有安装，可以使用pip install pytorch_lightning命令进行安装。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5 found in directory](https://blog.csdn.net/weixin_44231433/article/details/128297602)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [问题总结：ModuleNotFoundError: No module named ‘pytorch_pretrained_bert](https://blog.csdn.net/weixin_51736742/article/details/119954714)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]