bert.embeddings.word_embeddings.weight的大小不匹配：复制一个具有形状torch.Size的参数
创始人
2024-11-30 21:01:05
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这个问题通常发生在使用预训练的BERT模型时，参数形状与当前模型不匹配。解决方法是使用load_state_dict()方法加载预训练模型的参数，并将它们复制到当前模型的对应位置。下面是一个示例代码：
from transformers import BertModel
# 加载预训练模型
pretrained_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 创建一个新的BERT模型
model = BertModel()
# 加载预训练模型的参数到当前模型
model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_model.state_dict().items() if k in model_dict}
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)
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