pycharm安装bert

时间: 2023-10-18 17:32:24 浏览: 209
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python pycharm 安装教程

为了在PyCharm中安装BERT，你需要按照以下步骤进行操作： 1. 打开PyCharm并创建一个新项目或打开现有项目。 2. 在PyCharm的顶部菜单栏中，选择“File”（文件）>“Settings”（设置）。 3. 在设置对话框中，选择“Project: [项目名称]”>“Python Interpreter”（Python解释器）。 4. 在Python解释器页面的右上角，点击“+”按钮来添加新的Python包。 5. 在搜索框中输入“pytorch-pretrained-bert”，然后点击搜索结果中的“Install”（安装）按钮。 6. 等待包的安装完成，这可能需要一些时间。 7. 安装完成后，你就可以在PyCharm中使用BERT了。 请注意，你需要确保已经正确设置了Python解释器，并且你的项目环境已经正确配置。此外，你还需要确保你的计算机上已经安装了相应的依赖项和库，例如PyTorch和NumPy。 希望这个回答对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [PyCharm安装torch以及pytorch-pretrained-bert简单使用](https://blog.csdn.net/weixin_51130521/article/details/119895371)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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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'

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： python from tensorflow.contrib import rnn 替换为： python import tensorflow as tf from tensorflow.keras ...

File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1161, in _train_model return self._train_model_default(input_fn, hooks, saving_listeners) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1191, in _train_model_default features, labels, ModeKeys.TRAIN, self.config) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1149, in _call_model_fn model_fn_results = self._model_fn(features=features, **kwargs) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 405, in model_fn total_loss, learning_rate, num_train_steps, num_warmup_steps, False) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 59, in create_optimizer from transformers import AdamWeightDecay ImportError: cannot import name 'AdamWeightDecay' from 'transformers' (E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\transformers\__init__.py)

这可能是由于 transformers 版本不兼容或者安装不完整引起的。 请确保你已经正确安装了 transformers 库，并且使用的是最新版本。你可以使用以下命令来升级 transformers 库： pip install --upgrade ...
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oss = self._train_model(input_fn, hooks, saving_listeners) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1161, in _train_model return self._train_model_default(input_fn, hooks, saving_listeners) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1191, in _train_model_default features, labels, ModeKeys.TRAIN, self.config) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_estimator\python\estimator\estimator.py", line 1149, in _call_model_fn model_fn_results = self._model_fn(features=features, **kwargs) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 405, in model_fn total_loss, learning_rate, num_train_steps, num_warmup_steps, False) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 27, in create_optimizer global_step = tf.train.get_or_create_global_step() UnboundLocalError: local variable 'tf' referenced before assignment 进程已结束,退出代码1

根据你提供的错误信息，看起来是在创建优化器时出现了问题。 错误提示 UnboundLocalError: local variable 'tf' referenced before assignment 表明在引用变量 tf 之前没有对其进行赋值。 ...

WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:359: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use rate instead of keep_prob. Rate should be set to rate = 1 - keep_prob. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:673: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use keras.layers.Dense instead. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_core\python\layers\core.py:187: Layer.apply (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use layer.__call__ method instead. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:277: The name tf.erf is deprecated. Please use tf.math.erf instead.

1. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:359: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a ...

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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

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...

File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 83, in create_optimizer zip(grads, tvars), global_step=global_step) TypeError: apply_gradients() got an unexpected keyword argument 'global_step'

根据你提供的错误信息，在调用 apply_gradients() 函数时出现了一个意外的关键字参数 global_step。 这个问题可能是由于你使用的 TensorFlow 版本与 transformers 库中的优化器不兼容导致的。...

decode_content=False, File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 621, in stream data = self.read(amt=amt, decode_content=decode_content) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 586, in read raise IncompleteRead(self._fp_bytes_read, self.length_remaining) File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\contextlib.py", line 130, in exit self.gen.throw(type, value, traceback) File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py", line 454, in _error_catcher raise ProtocolError("Connection broken: %r" % e, e) pip._vendor.urllib3.exceptions.ProtocolError: ("Connection broken: ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None)", ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None)) [notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.1.2 [notice] To update, run: python.exe -m pip install --upgrade pip

这个错误看起来是在使用pip安装包时出现的连接问题。可能的解决方法是： 1. 确保你的网络连接正常，尝试重新运行命令。 2. 如果你使用的是代理服务器，请确保代理配置正确。 3. 如果你使用的是公司网络，可能需要...

上述代码报错了，怎么修改？报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 330, in <module> outputs = model(seed_word_ids) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py", line 974, in forward batch_size, seq_length = input_shape ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 种子词列表 seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全'] # 加载微博用户...
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