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我已经成功安装了 simpletransformers。为什么它不起作用？非常感谢您提前。

使用 Docker 映像在 AWS 上测试我的 lambda 函数时出现以下错误。该模型是一个简单的transformers分类模型。测试在本地运行良好。

我认为 simpletransformers 正在尝试写入 os. 有什么解决方法吗？

我正在尝试运行简单转换器文档中的超参数优化示例中给出的模型，但是在经过一定次数的迭代后搜索超参数时，会发生 CUDA 内存不足错误。此外，在搜索超参数期间，分配的 GPU 内存不断增加。

下面是内存分配图：

这是我的代码。我在 Google Collab 上发布的代码。我该如何解决这个错误？

我正在尝试从他们在 google colab 上的网站执行 simpletransformers 示例。

例子：

但它给了我以下错误：

VersionConflict：tokenizers==0.9.4 是该模块正常运行所必需的，但发现 tokenizers==0.10.0。尝试： pip install tr​​ansformers -U 或 pip install -e '.[dev]' 如果你正在使用 git master

我已经尝试过!pip install transformers -U，甚至!pip install tokenizers==0.9.4 仍然出现同样的错误。我之前已经执行过这段代码，它的工作很有趣，但现在它给出了提到的错误。

我已经为文本分类任务微调了一个 BERT 基础模型。现在，我想提取隐藏层输出，以便将此输出与其他特征结合起来训练随机森林模型。问题在于我不知道如何提取隐藏层输出。如果有人能在这方面帮助我，那就太好了。

我正在尝试从 simpletransformers 训练 QuestionAnsweringModel bert-base-multilingual-uncased 并面临下一个问题：

我的数据准备：

建筑模型：

模型训练：

此代码在 Colab Pro 中执行并基于文档https://simpletransformers.ai/docs/qa-model/。

请帮我解决这个问题。

我正在尝试使用大约 530 Mb 的数据构建自定义 NER。我使用以下代码使用 simpletransformers 来实现它。

我args.lazy_loading=True用来解决内存问题。但是给出以下错误：

CoNLL 格式的示例输入文本：

参考链接：https ://simpletransformers.ai/docs/ner-specifics/

尝试导入时出现以下错误simpletransformers：

我已经尝试升级protobuf并拥有与protoc此问题相同的版本： 如何解决“AttributeError：模块'google.protobuf.descriptor'没有属性'_internal_create_key”？

我也尝试升级其他软件包。还有什么问题？

我在云 linux 机器上遇到问题。在我的本地 Windows 机器上，没有问题。

我使用库训练了一个 T5 变压器simpletransformers。

这是获取预测的代码：

但是，它只返回顶部或贪婪预测，我怎样才能获得 10 个顶部结果？

我正在尝试使用 SimpleTransformers 训练文本分类器。我正在利用 TurkuNLP 语言模型来尝试训练分类器（利用我计算机的 GPU）。

我的代码：

然后我开始训练分类器。但是，一旦第一个训练时期结束，我就会收到警告：

然后，一旦第二个纪元开始，我就会收到以下错误：

有任何想法吗？谢谢 ：）