can t find __main__ module in C:\\Users\\27656\\Desktop\\bert-sst

这个错误通常是由于Python无法找到指定的模块而引起的。在这种情况下，Python解释器会尝试查找名为__main__.py的模块，但是如果找不到该模块，则会引发此错误。这通常是由于以下原因之一引起的：

1.文件名错误：请确保文件名正确，并且文件位于指定的路径中。

2.路径错误：请确保路径正确，并且文件位于指定的路径中。

3.环境变量错误：请确保环境变量设置正确，并且Python可以找到所需的模块。

4.模块导入错误：请确保您的代码正确导入了所需的模块。

在这种情况下，您可以尝试以下几个步骤来解决问题：

1.检查文件名和路径是否正确。

2.检查您的环境变量是否正确设置。

3.检查您的代码是否正确导入了所需的模块。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多详细信息，以便我们更好地帮助您解决问题。

相关问题

can't find '__main__' module in 'C:\\Users\\27656\\Desktop\\bert-sst'

这个错误通常是由于Python解释器无法找到指定的模块而引起的。在这种情况下，Python解释器会尝试查找名为“__main__”的模块，但是由于找不到该模块，因此会引发此错误。

解决此问题的一种方法是确保您的Python解释器可以找到您的模块。您可以将模块所在的目录添加到PYTHONPATH环境变量中，或者将模块所在的目录添加到sys.path列表中。您还可以尝试将模块的路径添加到sys.path列表中，例如：

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

如果您使用的是相对路径，则需要确保您的当前工作目录正确设置。您可以使用os.chdir()函数更改当前工作目录，例如：

import os
os.chdir('/path/to/module')

请注意，这些解决方案都需要您知道模块的确切位置。如果您不确定模块的位置，请尝试使用Python的搜索路径来查找模块。您可以使用以下代码打印Python搜索路径：

import sys
print(sys.path)

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 9, in <module> from tensorflow.contrib import rnn 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 `bert_base\train\lstm_crf_layer.py` 文件中的以下行：

from tensorflow.contrib import rnn

替换为：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

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。