import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) 输入文本和问题 context = "我叫river,我在深圳上班。" question = "我是谁?" 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) 为什么strat_scores是str型的而不是tensor型的
时间: 2024-04-19 13:28:10 浏览: 165
基于torch transformers 直接加载bert预训练模型计算句子相似度
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根据您提供的代码,`start_scores` 应该是一个张量类型的对象,而不是字符串类型。如果您在打印 `start_scores` 的类型时得到了字符串类型的结果,可能是由于模型加载或处理的问题。
以下是一些可能导致 `start_scores` 类型不正确的原因和解决方法:
1. 检查模型是否成功加载:确保通过 `BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)` 成功加载了预训练模型。如果模型加载失败,可能会导致输出结果不正确。
2. 检查模型输入:确保将输入正确传递给模型。您可以使用 `print(input_ids.size(), token_type_ids.size())` 来检查输入张量的形状。确保 `input_ids` 和 `token_type_ids` 的形状符合预期。
3. 检查模型输出:在调用模型后,确保 `start_scores` 的类型是张量。您可以使用 `print(type(start_scores))` 来打印 `start_scores` 的类型。
如果问题仍然存在,请提供完整的错误信息和相关的代码细节,以便我能够更好地帮助您解决问题。
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