BERT报错记录

一、加载数据集下载失败

报错：

TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。
urllib3.exceptions.NewConnectionError: <urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x00000241F9AD4AC0>: Failed to establish a new connection: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失

可能的解答，可以一试：

（1）这只是一个简单的代理问题。我只是把https和http以及它们的相对代理值添加到windows的系统环境中。python 使用bert-base-nli-mean-tokens伯特模型时出错 _大数据知识库

（2）https://wenku.csdn.net/answer/5oh8ym835p

3.Caused by NewConnectionError(‘＜urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f52ee323250＞: Failed_caused by newconnectionerror('<urllib3.connection.-CSDN博客

4.【HuggingFace简明教程补充篇,加载本地数据文件,trainer的使用.-哔哩哔哩】 https://b23.tv/02ncp1W

给出原因：加载数据集时下载失败，因为huggingface把自己的数据文件放在了谷歌的云盘上——

solve：加载本地的数据集，先下载好谷歌的数据文件，然后保存在本地。

代码实例

#使用SBERT进行句子相似度计算
from sentence_transformers import SentenceTransformer# 加载预训练模型
model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens')
#定义我们需要计算句子表示的句子
sentence = 'Peking is a beautiful city'
#使用预训练的SBERT模型的encode函数计算句子表示
sentence_representation = model.encode(sentence)
#看该句子表示的维度
print(sentence_representation.shape)

try1：本地不开梯子跑，连接问题；

开梯子跑，结果如下：ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。

代码：

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util# 加载预训练模型
model = SentenceTransformer('distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens')# 输入句子
sentences = ['I love programming.', 'Programming is my passion.']# 获取句子表示
sentence_embeddings = model.encode(sentences)# 计算句子相似度
cosine_scores = util.pytorch_cos_sim(sentence_embeddings[0], sentence_embeddings[1])print("Sentence 1：", sentences[0])
print("Sentence 2：", sentences[1])
print("Similarity score：", cosine_scores.item())

结果：（开梯子了）