技术标签： python transformers ML
Q.在使用transformers中，使用中文roberta预训练模型，出现如下问题：
怎么办？
A:
官网https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext介绍预训练模型使用方法https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm中提到：
①依托于Huggingface-Transformers 2.2.2，可轻松调用以上(RBT,bert,roberta)模型
②注意：本目录中的所有模型均使用BertTokenizer以及BertModel加载，请勿使用RobertaTokenizer/RobertaModel！
所以确保：
a.transformers版本>2.2.2
b.使用BertTokenizer以及BertModel加载
N32G032是该产品系列中外设功能最为丰富的，功能向下兼容；N32G030和N32G031是N32G032的精简版，两者外设功能基本保持一致，差异点较小；N32G031优化了N32G030/032的外设功能使用，场景应用更加灵活。_n32g031
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Silicon Laboratories, Inc. SiM3U164The Silicon Laboratories, Inc. SiM3U164 is a 32-bit ARM Cortex M3 CPU - 80 MHz maximum frequency - Nested vectored interrupt control (NVIC) with 16 levels of inter
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深度学习的内容到上节就结束了，接下来还剩下监督和半监督学习，半监督学习只有一个课时。半监督学习基于某种假设，本节课先介绍了在Generative Model中的应用，然后讲了两种常见假设，最后挖一坑，留待监督学习再讲。