Traceback (most recent call last): File "D:\LSTM\LSTM-word.py", line 94, in <module> train_sentences = pad_input(train_sentences, 200) File "D:\LSTM\LSTM-word.py", line 87, in pad_input features = np.zeros((len(sentences), seq_len),dtype=int) numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 610. MiB for an array with shape (800000, 200) and data type int32

这个错误提示是因为你的代码试图在内存中创建一个大小为 800000x200 的整数数组，但是你的计算机没有足够的内存来存储这个数组。

为了解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：

1. 减少你的训练数据量。如果你的训练数据太大，可以考虑只使用其中一部分来训练模型。

2. 减少你的序列长度。如果你的序列长度太长，可以考虑减少序列长度，以降低内存消耗。

3. 使用更高效的数据类型。你可以使用更紧凑的数据类型，例如 int16 或者 float16，来减少内存消耗。

4. 使用更大的内存。如果你的计算机内存不足，你可以考虑使用更大的内存或者在云计算平台上进行训练。

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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 10, in <module> from tensorflow.contrib import crf 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 `lstm_crf_layer.py` 文件中的以下行：

from tensorflow.contrib import crf

替换为：

import tensorflow_addons as tfa
from tensorflow_addons.text import crf

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。

Traceback (most recent call last): File "D:\LSTM\LSTM-word.py", line 225, in <module> output, h = model(inputs, h) File "C:\Users\蒋佳怡\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return f

这个错误看起来像是在调用 PyTorch 的 nn.Module 时出现的问题。具体原因需要查看代码中的相关部分以及输入数据的形状和类型。建议检查输入数据的维度是否正确，并确保模型定义和输入数据的数据类型匹配。另外，也可以尝试使用 PyTorch 的调试工具进行排查，例如使用 torch.autograd.detect_anomaly() 函数来检测梯度计算中的异常。