OSError: Can't load tokenizer for 'path/bert-base-cased'报错解决方案咨询

• 第一步先核对本地bert-base-cased目录下的文件完整性，必须包含tokenizer的三个核心文件：
  • vocab.txt
  • tokenizer_config.json
  • special_tokens_map.json
    仅下载模型权重文件会直接触发该报错，可单独下载这三个文件放到对应目录下即可。
• 第二步修正路径填写逻辑
  不要使用相对路径，替换为本地绝对路径；Windows系统下路径的反斜杠需要转义或者直接换成正斜杠，同时确认路径中没有中文、空格或特殊字符，避免路径解析失败。
• 第三步验证依赖版本兼容性
  旧版本simple transformers和transformers依赖存在调用不兼容问题，可先升级相关依赖：

  pip install --upgrade simpletransformers transformers
  

• 第四步可尝试显式传入tokenizer实例
  若以上操作都无效，可以先单独实例化tokenizer再传入NERModel，绕开simple transformers内部的tokenizer加载逻辑，示例代码如下：

  from transformers import BertTokenizer
  from simpletransformers.ner import NERModel
  
  # 先单独加载tokenizer
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("/你的/本地/bert-base-cased/绝对路径")
  model = NERModel(
      model_type="bert",
      model_name="/你的/本地/bert-base-cased/绝对路径",
      tokenizer=tokenizer,
      # 此处保留你原有配置的其他参数，比如labels列表、use_cuda、args等
  )
  

• 额外注意点：确认模型目录下同时存在config.json和pytorch_model.bin（TensorFlow版本对应tf_model.h5），缺失模型配置文件也会连带触发tokenizer加载异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kaleem Ur Rehman