在Kaggle运行BertTokenizer代码时遇连接错误求助

在Kaggle运行以下代码时：

from transformers import BertTokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
bert_model_name = 'bert-base-uncased'

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_model_name, do_lower_case=True)

出现如下错误：

ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached path. Please try again or make sure your Internet connection is on.

以下是针对该问题的解决方法：

• 利用Kaggle预存的BERT数据集
  Kaggle公共数据集库中已存放bert-base-uncased的完整文件，无需联网下载。操作步骤：

  1. 在当前Notebook右侧面板点击"Add data"，搜索bert-base-uncased并添加到Notebook中。
  2. 修改代码，直接从本地路径加载tokenizer：

     from transformers import BertTokenizer
     from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
     
     # 使用Kaggle数据集的本地路径
     tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('/kaggle/input/bert-base-uncased/', do_lower_case=True)
     

• 检查Kaggle网络权限
  确认Notebook的网络设置是否开启：点击Notebook右上角的"Settings"，在"Internet"选项中选择"On"（Kaggle默认开启，但可能被意外关闭）。

• 临时网络波动的应对
  若只是临时网络问题，直接重试几次代码即可。如果多次重试无效，可先在本地下载bert-base-uncased的tokenizer文件（包括vocab.txt等），上传到自己的Kaggle数据集，再通过本地路径加载。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahad Haqqi