Pytorch Roberta kernal 在运行“out = model(inputs)”时立即死亡

如何解决Pytorch Roberta kernal 在运行“out = model(inputs)”时立即死亡

我有一个文本数据集，我用它训练获得令牌器，称为“bert_tokenizer”。然后我尝试给出一个新词并将词嵌入。

from transformers import RobertaConfig

config = RobertaConfig(
    vocab_enter code heresize=tokenizer.get_vocab_size(),max_position_embeddings=514,num_attention_heads=12,num_hidden_layers=6,type_vocab_size=1,)

#re-create tokenizer in transformers
from transformers import RobertaTokenizerFast

tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained("bert_tokenizer",output_hidden_states =True,max_len=512)

#initialise model
from transformers import RobertaForMaskedLM

model = RobertaForMaskedLM(config=config)
model.eval()

word = tokenizer.encode('test test')
input = torch.LongTensor(word)
out = model(input_ids=input)

最后一行 out = model(input_ids=input) 失败，立即。错误：内核已死。 我的训练数据集很小，这是一个问题吗？还是其他原因？

我在这里学习教程：https://github.com/BramVanroy/bert-for-inference/blob/master/introduction-to-bert.ipynb

谢谢。