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Bert DL模型错误：输入到reshape的张量具有3200个值，但所请求的形状为3328。
创始人
2024-11-30 20:31:43
0次

这个错误通常发生在使用Bert模型时，输入张量的形状不匹配所需的形状。以下是一个示例代码，用于解决这个问题：

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 加载Bert模型和分词器
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "Hello, how are you?"

# 对文本进行分词和编码
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 将输入转换为张量
input_tensor = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)  # 添加批次维度

# 将张量传递给Bert模型进行预测
outputs = model(input_tensor)

# 输出结果
print(outputs)

如果你遇到了这个错误，可能是因为输入张量的形状不正确。在这个示例中，我们使用了unsqueeze函数添加了一个批次维度。确保你的输入张量的形状是正确的，与Bert模型的期望输入形状相匹配。

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