尝试导入以下包时出现分段错误：数据集、转换器和评估

这是我第一次在 Stack Overflow 上发帖，所以如果我没有包含足够的细节，我深表歉意 我正在尝试从 HuggingFace 微调 Bert 模型，当我尝试以下导入语句时：

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
import numpy as np
import evaluate

我遇到分段错误。

我设法将分段错误隔离到

from datasets import load_dataset
from transformers import Trainer
import evaluate

导入语句在我的 Macbook 上运行Air M1 运行 python 3.11，但是当我在使用运行 python 3.12.4 的 intel core i5 的 iMac 上运行完全相同的内容时，它们会出现分段错误。我怀疑这可能是兼容性问题，所以我尝试降级python版本3.11并重新安装所有软件包，但仍然不起作用。 谢谢你！

当然，我明白你在尝试这些库时遇到了问题。段错误可能很棘手，尤其是当它们看起来与特定机器或环境相关时。

以下是一些关于如何解决此问题的步骤，以及有关可能发生的情况的一些想法：

1. 检查兼容性并更新库

• Transformers 和 Datasets 的 PyTorch 或 TensorFlow： 确保你安装了 Transformers 和 Datasets 与你的机器学习后端（PyTorch 或 TensorFlow）兼容的版本。检查官方文档以了解兼容性矩阵。
• 更新所有内容： 以防万一，请尝试更新到 Transformers、Datasets 和 Evaluate 的最新版本： bash pip install --upgrade transformers datasets evaluate

2. 创建一个干净的虚拟环境

有时，环境问题会导致段错误。使用虚拟环境可以最大限度地减少这些问题：

bash python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install transformers datasets evaluate # 然后运行你的脚本

3. 测试一个最小示例

为了确定问题是否出在你的代码或环境设置中，请尝试运行此最小的代码片段：

```python from datasets import load_dataset from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer import evaluate

# 加载一个小数据集 dataset = load_dataset("imdb", split="train[:10]")

# 加载一个小型预训练模型 model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 定义训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=2, per_device_eval_batch_size=2, learning_rate=2e-5, num_train_epochs=1, )

# 创建一个 Trainer 实例 trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset)

# 评估模型（这应该不会因为段错误而失败） eval_results = trainer.evaluate() print(eval_results) ```

如果这仍然导致段错误，则该问题可能与你的环境或库安装有关。

4. 其他故障排除

• 内存： 段错误有时是由内存不足引起的，尤其是在处理大型数据集或模型时。尝试使用较小的数据集或模型，或减少批处理大小。
• 操作系统： 虽然不太常见，但某些库在特定操作系统版本中可能存在兼容性问题。检查已知问题或考虑在不同的操作系统版本上进行测试。

提供更多信息

如果你仍然遇到问题，请提供以下信息，以便我进一步帮助你：

• 完整的错误消息和回溯： 这将有助于查明问题出在哪里。
• 你的操作系统版本： （例如，macOS Ventura 13.2）。
• 你的 pip freeze 的输出： 这将显示你安装的软件包及其版本。

这些信息将帮助我更准确地诊断问题。