你好，@MaartenGr
当我加载模型并显示其信息时，一切都很好。
!pip install bertopic==0.14.1
from bertopic import BERTopic
topic_model = BERTopic.load(BASE_DIR+"Model/topic_model_merged")
topic_model.get_topic_info()但是 ,当我尝试修改模型并合并一些主题时，我遇到了以下错误：
topic_model.merge_topics(text,[7,11])
请注意，我使用的bertopic版本是0.14.1
提前感谢
翻译结果：
你好，@MaartenGr
当我加载模型并显示其信息时，一切都很好。
!pip install bertopic==0.14.1
from bertopic import BERTopic
topic_model = BERTopic.load(BASE_DIR+"Model/topic_model_merged")
topic_model.get_topic_info()但是 ,当我尝试修改模型并合并一些主题时，我遇到了以下错误：
topic_model.merge_topics(text,[7,11])
请注意，我使用的bertopic版本是0.14.1
提前感谢
3条答案
按热度按时间wztqucjr1#
为了确保，BERTopic版本在保存和加载模型时是否相同？如果相同，您是否对整个工作环境进行了版本控制？如果您使用
pip install bertopic==0.14.1,它不能保证例如transformers与您之前使用的版本完全相同。vyu0f0g12#
实际上，是的，我使用了相同的BERTopic版本来保存和加载模型。但是，你能请指导我如何控制整个环境吗？因为这似乎是导致错误的原因......
wmvff8tz3#
@Rosie2023Rosie,安装最新版本的transformers可能会有帮助，但你能指导我如何控制整个环境吗？因为这似乎是导致错误的原因......
在一个问题中很难捕捉到所有信息。原则上，重要的是，无论你保存的是BERTopic模型还是scikit-learn模型，都要保存所有相应的包。你可以使用
pip freeze > requirements.txt将环境的所有依赖项保存到文件中，并在创建新环境时加载它们。通常，你会使用类似miniconda的东西来创建和管理你的环境。