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)