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我已经下载了 bert 预训练模型 'bert-base-cased. 我无法在 BertTokenizer 的帮助下加载模型。我正在尝试使用bert tokenizer。在 bert-pretrained-model 文件夹中，我有 config.json 和 pytorch_model.bin。

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(r'C:\Downloads\bert-pretrained-model')

我面临着类似的错误

OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-bd4c0051c48e> in <module>
----> 1 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(r'\Downloads\bert-pretrained-model')

~\sentiment_analysis\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py in from_pretrained(cls, pretrained_model_name_or_path, *init_inputs, **kwargs)
   1775                 f"- or '{pretrained_model_name_or_path}' is the correct path to a directory containing relevant tokenizer files\n\n"
   1776             )
-> 1777             raise EnvironmentError(msg)
   1778 
   1779         for file_id, file_path in vocab_files.items():

OSError: Can't load tokenizer for 'C:\Downloads\bert-pretrained-model'. Make sure that:

- 'C:\Downloads\bert-pretrained-model' is a correct model identifier listed on 'https://huggingface.co/models'

- or 'C:\Downloads\bert-pretrained-model' is the correct path to a directory containing relevant tokenizer files

当我尝试使用 BertModel 加载时，它正在加载。但是当我尝试使用 BertTokenizer 时，它没有加载。

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你正在使用什么版本的变压器？我有一个类似的问题，解决方案是将转换器升级到最新版本（如当前的 4.3.3）版本（我使用的是旧的 2..1 版本，因为我必须运行旧代码）并且它工作正常。看起来旧版本的转换器在从本地路径加载语言模型时存在这个问题。

我建议在单独的虚拟环境中升级你的转换器，这样你就不会弄乱其他代码。如果您不使用虚拟环境，强烈建议您现在使用，这是在此链接中安装和创建虚拟环境（包括 Windows，考虑到您的情况）的一种很好且简单的方法。

替代建议： 这可能不是您问题的答案，但我建议直接使用预训练的语言模型，而不是下载它并指向其本地路径。至少这是拥抱脸的推荐方式。唯一的缺点是当您没有快速的互联网时，可能需要一段时间才能加载它。除此之外，包括这行代码而不是你的代码很容易解决你的问题：

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
于 2021-03-05T15:25:10.617 回答