python 安装models ModuleNotFoundError: No module named 'base'

安装models时出现ModuleNotFoundError: No module named 'base'的错误通常是因为缺少依赖项或者版本不兼容导致的。可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 确认你的Python版本是否符合models的要求，如果不符合则需要升级或降级Python版本。
2. 确认你的pip版本是否最新，如果不是则需要升级pip。
3. 尝试使用conda安装models，可以使用以下命令：conda install -c anaconda models。
4. 尝试手动安装缺少的依赖项，可以使用以下命令：pip install base。

相关问题

ModuleNotFoundError: No module named 'utils.base_models'

这个错误通常是由于Python解释器无法找到名为'utils.base_models'的模块而引起的。可能的原因是该模块未正确安装或未在Python路径中。以下是一些可能的解决方案：

1. 确保已正确安装所需的模块。可以使用pip命令来安装模块，例如：`pip install utils`。

2. 检查模块是否在Python路径中。可以使用以下代码来查看Python路径：

   import sys
   print(sys.path)

如果模块不在路径中，可以将其添加到路径中：

   import sys
   sys.path.append('/path/to/utils')

3. 确保模块的名称和路径正确。如果模块名称或路径不正确，可以尝试更正它们。

   from correct.path.to import base_models

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 37, in <module> train_ner() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 24, in train_ner from bert_base.train.bert_lstm_ner import train File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 23, in <module> from bert_base.train.models import create_model, InputFeatures, InputExample File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\models.py", line 10, in <module> from bert_base.train.lstm_crf_layer import BLSTM_CRF File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\lstm_crf_layer.py", line 10, in <module> from tensorflow.contrib import crf ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误是因为 TensorFlow 2.x 中移除了 `tensorflow.contrib` 模块。在 TensorFlow 2.x 版本中，很多以前位于 `tensorflow.contrib` 的功能被整合到其他模块中或者被废弃，所以您的代码不再兼容 TensorFlow 2.x。

为了解决这个问题，您需要修改您的代码，将 `tensorflow.contrib` 相关的导入语句替换为 TensorFlow 2.x 的等效方式。

具体来说，在您的代码中，将 `lstm_crf_layer.py` 文件中的以下行：

from tensorflow.contrib import crf

替换为：

import tensorflow_addons as tfa
from tensorflow_addons.text import crf

然后，您还需要确保在其他地方使用到 `tensorflow.contrib` 的地方也做相应的修改。

请注意，这只是一个示例，您可能还需要根据您的代码结构和需求做一些适当的修改。确保仔细检查并更新代码中所有相关的 `tensorflow.contrib` 导入语句。