get_encoders() got an unexpected keyword argument ‘use_adapter‘

运行环境:

tensorflow-gpu == 1.14.0

keras==2.2.4

keras-bert==0.69.0

 

使用keras-bert的加载bert预训练模型时报错:

原因分析:

这是keras-transformer版本问题,pip安装keras-bert==0.69.0时自动安装了keras-transformer == 0.38.0(pip list可以查看一下版本)

keras-transformer版本改成0.31.0就可以了

 

解决步骤:

1. 卸载原来的keras-transformer

pip uninstall keras-transformer

2.pip安装keras-transformer==0.31.0版本

pip install keras-transformer==0.31.0

3.重新运行代码就可以没有再报错了

 

<think>嗯,用户遇到了一个ModuleNotFoundError,提示没有名为'category_encoders'的模块。首先,我需要确认这个错误的常见原因。通常,这种情况是因为没有安装对应的Python包,或者安装的版本有问题,或者可能安装到了错误的环境中。 接下来,我应该考虑如何指导用户解决这个问题。首先,最直接的解决方法就是安装这个包。用户可能不熟悉pip命令,所以需要给出具体的安装指令,比如pip install category_encoders。不过,有时候用户可能使用了虚拟环境或者不同的Python版本,导致安装位置不正确。这时候需要提醒他们检查环境是否正确激活。 另外,有些情况下用户可能已经安装了包,但由于路径问题或者包名不同,导致无法导入。这时候可能需要建议他们检查安装是否成功,或者是否存在拼写错误。例如,确认导入的模块名是否正确,是否和安装的名称一致。 还有,可能需要考虑用户使用的环境,比如Jupyter Notebook、IDE或者命令行脚本,不同的环境可能有不同的Python解释器。这时候需要提醒用户确保他们在同一个环境中安装了包并运行代码。 如果用户已经安装了但依然报错,可能需要建议他们升级pip,或者尝试重新安装包,或者查看是否有依赖项的问题。例如,category_encoders可能依赖其他库,安装时是否有错误提示。 另外,可能需要提供一些验证步骤,比如让用户在Python交互环境中尝试导入,看是否成功。或者检查已安装的包列表,确认category_encoders是否存在。 最后,可能需要解释一下category_encoders这个库的作用,这样用户了解为什么需要安装它,以及它在数据预处理中的应用,比如类别编码。这样可以增加回答的实用性,帮助用户更好地理解问题所在。</think>遇到`ModuleNotFoundError: No module named 'category_encoders'`错误时,通常是因为Python环境中未安装`category_encoders`库。以下是逐步解决方法: --- ### 1. **确认错误原因** - **问题本质**:Python无法找到名为`category_encoders`的第三方库。 - **常见场景**:当代码中使用了`import category_encoders`但未安装该库时触发。 --- ### 2. **安装category_encoders库** #### 方法一:使用pip安装(推荐) 在终端或命令行中执行以下命令: ```bash pip install category_encoders ``` #### 方法二:使用conda安装(适用于Anaconda环境) ```bash conda install -c conda-forge category_encoders ``` --- ### 3. **验证安装** 安装完成后,在Python环境中运行以下代码验证: ```python import category_encoders as ce print(ce.__version__) ``` - 如果输出版本号(如`2.6.0`),则安装成功。 - 如果仍报错,继续排查。 --- ### 4. **常见问题排查** #### (1) 检查Python环境 - **多环境问题**:确保安装库的环境与代码运行环境一致(例如虚拟环境、Jupyter Notebook内核)。 - **验证当前环境**: ```bash # 查看当前Python路径 which python # Linux/macOS where python # Windows ``` #### (2) 更新pip工具 若安装失败,尝试升级pip: ```bash pip install --upgrade pip ``` #### (3) 重新安装库 强制重新安装以修复潜在问题: ```bash pip install --force-reinstall category_encoders ``` --- ### 5. **关于category_encoders库** - **用途**:用于机器学习中的类别变量编码(如One-Hot、Ordinal、Target Encoding等)。 - **典型使用场景**: ```python import category_encoders as ce # 示例:使用Ordinal编码 encoder = ce.OrdinalEncoder() df_encoded = encoder.fit_transform(df) ``` --- ### 6. 仍无法解决? 如果问题持续,尝试: 1. 检查网络连接或代理设置。 2. 在PyPI页面确认库名拼写:[https://pypi.org/project/category-encoders/](https://pypi.org/project/category-encoders/) 3. 查阅官方文档:[https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/](https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/)
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