Traceback (most recent call last): File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test5.py", line 9, in <module> my_pred.predict_sentence("".join(sentence.split())) File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/medical_cws.py", line 105, in predict_sentence self.model.load_state_dict(torch.load(self.NEWPATH,map_location=self.device)) File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1667, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BERT_LSTM_CRF: Missing key(s) in state_dict: "word_embeds.embeddings.position_ids".

这个错误是因为在加载模型的状态字典时，缺少了键 "word_embeds.embeddings.position_ids"。这可能是由于模型的保存和加载过程中出现了不一致导致的。

解决这个问题的方法是，您可以检查模型的保存代码，确保在保存模型时包含了 "word_embeds.embeddings.position_ids" 这个键。如果没有，请修改保存代码以包含该键。

另外，您还可以尝试使用更早版本的模型或库，以确保版本的兼容性。如果您正在使用的是预训练模型，可以尝试下载最新版本的预训练模型，并将其与您的代码一起使用。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码和相关信息，以便我能更好地帮助您解决问题。

相关问题

Traceback ( most recent call last ) :File " C:/python/kfc.py " , line 8

Traceback (most recent call last): File "C:/python/kfc.py", line 8

这是Python中的错误追踪信息，通常在程序出现错误时会显示。它告诉我们在哪个文件的哪一行出现了错误。

具体来说，"Traceback (most recent call last)" 表示错误追踪的开始，它告诉我们下面的信息是最近一次调用的错误。

"File "C:/python/kfc.py", line 8" 表示错误发生在文件 "C:/python/kfc.py" 的第8行。

如果你想解决这个错误，可以打开 "C:/python/kfc.py" 文件，并检查第8行的代码，看看是否有语法错误或逻辑错误。

/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/bin/python /home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test4.py Loading a TensorFlow model in PyTorch, requires both PyTorch and TensorFlow to be installed. Please see https://pytorch.org/ and https://www.tensorflow.org/install/ for installation instructions. Loading a TensorFlow model in PyTorch, requires both PyTorch and TensorFlow to be installed. Please see https://pytorch.org/ and https://www.tensorflow.org/install/ for installation instructions. Traceback (most recent call last): File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test4.py", line 9, in <module> my_pred=medical_ner() File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/medical_ner.py", line 21, in __init__ self.model = BERT_LSTM_CRF('/home/chenxingyue/codes/caopengfei/medical_ner', tagset_size, 768, 200, 2, File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/model_ner/bert_lstm_crf.py", line 16, in __init__ self.word_embeds = BertModel.from_pretrained(bert_config,from_tf=True) File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/transformers/modeling_utils.py", line 2612, in from_pretrained model, loading_info = load_tf2_checkpoint_in_pytorch_model( File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/transformers/modeling_tf_pytorch_utils.py", line 390, in load_tf2_checkpoint_in_pytorch_model import tensorflow as tf # noqa: F401 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow' 这个报错可以是需要把tensorflow安装到本地吗？还是Linux

这个报错是因为你的代码中使用了 TensorFlow，但是你的环境中没有安装 TensorFlow。

解决这个问题的方法是安装 TensorFlow 到你的环境中。你可以通过以下步骤来安装 TensorFlow：

1. 打开终端或命令行窗口。

2. 激活你的 Anaconda 环境，可以使用命令：`conda activate py39`。

3. 运行以下命令来安装 TensorFlow：

   pip install tensorflow

如果你需要安装特定的版本，可以使用以下命令：

   pip install tensorflow==<version>

注意，这里的 `<version>` 是指你希望安装的 TensorFlow 版本号。

4. 等待安装完成。安装完成后，你就可以重新运行你的代码了。

请确保按照上述步骤正确安装了 TensorFlow，并且在运行代码之前激活了正确的 Anaconda 环境。如果问题仍然存在，请提供更多关于你的代码和环境的详细信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。