blueyeee

> https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main ，我使用了这里面的三个文件  我下载了你说的三个文件进行替换，但是还是一样报错了

原因可能是是因为class.txt的类别数和其它三个txt的类别数不一致导致的，只要检查一下你的数据集里面的类别数是否同样多就好了

> 那要怎样才能让它使用gpu来跑呢，我看了一下我的gpu几乎没有占用

> > > > 为什么我每次跑完都要一两天的时间呢？求大佬们帮忙 > > > > 因为evaluation是在cpu上做的，试一下把evaluation放在gpu上以tensor的形式来做 > > > > > > 谢谢大佬的回答。具体改法是不是把train_eval.py中.cpu()的地方改为.gpu()就可以了(gpu环境以及有了)？原文件里只说了训练时间：30分钟，也不知道怎么训练这么快的，哼(吐槽一下嘻嘻) > > 实际上这时候这个张量本身就是在GPU里面了，只要把cpu()去掉即可，并且要把原本允许ndarry作为参数的sklearn.metrics换为能够张量计算的方式。其他的都不用改。 true = (labels).data predic = torch.max(outputs.data, 1)[1] total = true.size(0)...