Python 如何在windows anaconda中运行预训练模型

我目前正在探索的模型，我不知道如何运行下面的代码

python run_classifier.py 
--task_name=cola 
--do_train=true 
--do_eval=true 
--do_predict=true 
--data_dir=./data/ 
--vocab_file=./cased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt 
--bert_config_file=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json 
--init_checkpoint=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt 
--max_seq_length=400 
--train_batch_size=8 
--learning_rate=2e-5 
--num_train_epochs=3.0 
--output_dir=./bert_output/ 
--do_lower_case=False

我已经创建了一个文件夹，在那里我从github下载了所有代码。我在那个文件夹中有文件

run\u classifier.py

在同一个文件夹中，我创建了多个文件夹

• 数据

  ，它有代码中提到的3个tsv文件

• bert\u输出

  且为空

• cased_L-12_H-768_A-12

  并且它已经解压了模型的版本。 它有文件

  bert配置.json

  和

  bert.ck pt

  和

  vocab.txt

然后，我转到anaconda命令提示符，并使用

cd

命令和

(C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder) C:\Users\nnn\Documents\GitHub\bert>python run_classifier.py task_name=cola do_train=true do_eval=true do_predict=true data_dir=./data/ vocab_file=./cased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt bert_config_file=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json init_checkpoint=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt max_seq_length=400 train_batch_size=8 learning_rate=2e-5 num_train_epochs=3.0 output_dir=./bert_output/ do_lower_case=False
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\absl\flags\_flagvalues.py", line 527, in _assert_validators
    validator.verify(self)
  File "C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\absl\flags\_validators.py", line 81, in verify
    raise _exceptions.ValidationError(self.message)
absl.flags._exceptions.ValidationError: Flag --data_dir must be specified.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "run_classifier.py", line 981, in <module>
    tf.app.run()
  File "C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 119, in run
    argv = flags.FLAGS(_sys.argv if argv is None else argv, known_only=True)
  File "C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\flags.py", line 112, in __call__
    return self.__dict__['__wrapped'].__call__(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\absl\flags\_flagvalues.py", line 635, in __call__
    self._assert_all_validators()
  File "C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\absl\flags\_flagvalues.py", line 509, in _assert_all_validators
    self._assert_validators(all_validators)
  File "C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\absl\flags\_flagvalues.py", line 530, in _assert_validators
    raise _exceptions.IllegalFlagValueError('%s: %s' % (message, str(e)))
absl.flags._exceptions.IllegalFlagValueError: flag --data_dir=None: Flag --data_dir must be specified.

（C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder）C:\Users\nnn\Documents\GitHub\bert>python run\u classifier.py task\u name=cola do\u train=true do\u eval=true do\u predict=true data\u dir=/data/vocab\u文件=/cased\u L-12\u H-768\u A-12/vocab.bert配置文件=/cased\u L-12\u-H-768\u-12\u-12/bert配置文件=/cased\u-H-768\u-12\u-12/bert初始检查点=/cased\u-12\u最大批量长度=400学习率=2e-5个训练次数=3.0个输出次数=3.0个输出方向=./bert\u输出次数/do\u小写字母=False
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site packages\absl\flags\\ flagvalues.py”，第527行，位于断言\验证程序中
验证程序。验证（自我）
文件“C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site packages\absl\flags\\ u validators.py”，第81行，在verify中
引发_异常。验证错误（self.message）
absl.flags.\u exceptions.ValidationError:Flag--必须指定数据目录。
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“run_classifier.py”，第981行，在
tf.app.run（）
文件“C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site packages\tensorflow\python\platform\app.py”，第119行，正在运行
argv=flags.flags（_sys.argv，如果argv不是其他argv，则为已知的_only=True）
文件“C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site packages\tensorflow\python\platform\flags.py”，第112行，在调用中__
返回self.\uuuuu dict\uuuuuuu[''uuuuuu wrapped']。\uuuuu调用（*args，**kwargs）
调用中第635行的文件“C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site packages\absl\flags\\ flagvalues.py”__
self.\u assert\u all\u validator（）
文件“C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site packages\absl\flags\\ flagvalues.py”，第509行，位于所有验证程序中
self.\u断言\u验证程序（所有\u验证程序）
文件“C:\Users\nnn\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site packages\absl\flags\\ flagvalues.py”，第530行，在断言\验证程序中
引发异常。IllegalFlagValueError（“%s:%s%”（消息，str（e）））
absl.flags.\u exceptions.IllegalFlagValueError:flag--data\u dir=None:flag--data\u dir必须指定。

我应该如何运行它

我可以直接从Spyder执行吗

---

您只是缺少标志前面的双破折号（

--

）：

python run_classifier.py ^
--task_name=cola ^
--do_train=true ^
--do_eval=true ^
--do_predict=true ^
--data_dir=./data/ ^
--vocab_file=./cased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt ^
--bert_config_file=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json ^
--init_checkpoint=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt ^
--max_seq_length=400 ^
--train_batch_size=8 ^
--learning_rate=2e-5 ^
--num_train_epochs=3.0 ^
--output_dir=./bert_output/ ^
--do_lower_case=False 

（字符

^

用于在windows提示符下指示行继续，这样可以使命令的显示更整洁）

---

应该可以在Spyder中运行它，前提是在执行脚本

run\u classifier.py

时传递参数，我认为./data/更像Linux，但您可能有Windows。将这些选项切换为类似于

--data\u dir=\data

或

--output\u dir=\bert\u output

的选项怎么样？这样行吗？