已连接到 pydev 调试器(内部版本号 213.5744.248)TypeError: a bytes-like object is required, not 'NoneType'

这个错误一般是因为传入给函数的参数类型不正确，期望传入的是 bytes 类型的数据，但实际传入的是 NoneType 类型的数据。出现这个错误的原因可能有多种，下面给出一些可能的原因和解决方法：

1. 函数参数未初始化或为空。在调用函数时，需要确保传入的参数已经被正确初始化，并且不为空。如果参数为空，则需要检查为什么为空，是否是因为前面的代码逻辑有误导致的。
2. 函数参数类型不正确。在调用函数时，需要确保传入的参数类型与函数预期的类型相匹配。如果类型不匹配，则需要进行类型转换，或者检查参数是否正确传递。比如，如果函数期望传入 bytes 类型的数据，但实际传入的是 str 类型的数据，则需要使用 `str.encode()` 方法将其转换为 bytes 类型。
3. 函数返回值为空。如果函数返回值为空，而后续代码又尝试将其作为 bytes 类型的数据进行操作，则会出现上述错误。在调用函数时，需要检查函数的返回值是否为空，如果为空，则需要进行错误处理或者修改代码逻辑，避免出现这个错误。
4. 其他原因。如果以上方法均无效，则可能是其他原因导致的。这时需要仔细检查代码，找到出错的原因，并进行相应的修正。

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已连接到 pydev 调试器(内部版本号 231.9161.41)WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py:84: The name tf.train.Optimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.Optimizer instead. Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 967, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 677, in _load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 728, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed 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 93 max_seq_length = embedding.shape[1].value ^ IndentationError: unexpected indent python-BaseException

根据你提供的错误信息，看起来是在导入模块时发生了错误，并且在文件"bert_base/train/models.py"的第93行出现了缩进错误。

缩进错误通常是由于代码中的缩进不正确导致的。Python是通过缩进来标识代码块的，因此正确的缩进对于代码的解析和执行非常重要。

在这种情况下，你需要检查"bert_base/train/models.py"文件的第93行缩进是否正确。确保它与周围的代码行保持一致，并且没有额外的空格或制表符。

另外，也请确保你使用的Python版本与代码兼容，并且所需的依赖项已正确安装。如果出现版本不兼容或依赖项问题，可能会导致代码无法正常执行。

如果你仍然遇到问题，请提供相关的代码段以便更详细地检查和帮助你解决问题。

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\envs\ml-lab\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3505, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-6c57772f5021>", line 1, in <module> runfile('D:/ml-lab/.idea/not1.py', wdir='D:/ml-lab/.idea') File "D:\PyCharm 2021.3.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\PyCharm 2021.3.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:/ml-lab/.idea/not1.py", line 86, in <module> svm.fit(train_X, train_y) File "D:/ml-lab/.idea/not1.py", line 32, in fit self.E = self._E(self.X, self.y, self.b, self.alpha) File "D:/ml-lab/.idea/not1.py", line 83, in _E return np.dot(X, self.w) + b - y为啥报错

这是一个 Python 的 Traceback 错误信息，可以看到报错信息中包含了文件路径和行号。根据报错信息可以看出是在 `not1.py` 文件中的第 86 行出现了错误，具体是在 `svm.fit(train_X, train_y)` 这一行。在 `fit` 函数中调用了 `_E` 函数计算误差，而在 `_E` 函数中的第 83 行出现了错误。具体错误信息是 `return np.dot(X, self.w) + b - y`，这可能是由于某些变量的维度不匹配导致的。需要检查一下相关变量的维度是否正确以及是否有缺失值等问题。