Traceback (most recent call last): File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test5.py", line 9, in <module> my_pred.predict_sentence("".join(sentence.split())) File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/medical_cws.py", line 105, in predict_sentence self.model.load_state_dict(torch.load(self.NEWPATH,map_location=self.device)) File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1667, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BERT_LSTM_CRF: Missing key(s) in state_dict: "word_embeds.embeddings.position_ids".

这个错误是由于在加载模型的状态字典时缺失了键 "word_embeds.embeddings.position_ids" 导致的。这个键是BERT模型的一部分，因此需要确保加载的状态字典与模型的结构相匹配。

有几种可能的解决方法：

1. 检查模型的定义和训练过程中是否存在任何更改，这可能导致模型结构与加载的状态字典不匹配。

2. 检查加载的状态字典是否与模型的期望结构相匹配。可以使用 `torch.load()` 加载状态字典并检查其键的列表，确保包含了 "word_embeds.embeddings.position_ids"。

3. 如果模型的结构发生了变化，可以尝试使用 `torch.nn.Module.load_state_dict()` 方法的 `strict=False` 参数来加载状态字典，以允许不完全匹配。

请注意，这些解决方法可能需要根据你的具体情况进行调整。如果问题仍然存在，你可能需要进一步调试和调整代码。