python - 如何修复 “ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)”

Question

我正在尝试使用 bert-base-german-cased 模型对德国推文数据集进行情感分析，该模型是我从 Hugginface 通过变压器导入的。

为了能够计算预测概率，我想要 Numpy 的 Softmax，问题就在这里开始了。

F.softmax(model(input_ids, attention_mask), dim=1)

我收到错误:

ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

有谁知道，这里期望哪些值？

当我尝试使用以下命令运行它时，一切正常:

self.bert = BertModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)

当我切换到时收到错误

self.bert = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("bert-base-german-cased")

正如你可能看到的，我是一个菜鸟。因此，我请您提供简单而详细的解释(鱼可以理解:D)。

Code 0

Code 1

Code 2

Input_ID' 和 'Attention_mask' 是标记化过程的输出值。

Answer 1

这是一个迟到的答案，但可能会有所帮助。
我有同样的错误。我的问题是 'input_ids' 和 'attention_mask' 必须是 2D 张量，但我将它们作为 1D 张量。也一样

input_ids = input_ids.unsqueeze(0)
attention_mask = attention_mask.unsqueeze(0)

在你的情况下。