TypeError: add_code_sample_docstrings() got an unexpected keyword argument 'tokenizer_class'
时间: 2025-06-17 12:48:16 浏览: 17
### 解决方案
遇到 `TypeError: add_code_sample_docstrings() got an unexpected keyword argument 'tokenizer_class'` 的问题通常是因为版本不兼容或者参数定义发生了变化。以下是可能的原因以及解决方案:
#### 原因分析
此错误表明调用的函数 `add_code_sample_docstrings()` 不支持名为 `'tokenizer_class'` 的关键字参数。这可能是由于以下原因之一引起的:
- 使用的库版本较旧,而该参数是在更新后的版本中引入的[^1]。
- 当前使用的代码依赖于特定版本的库,但实际安装的是不同版本[^2]。
#### 解决方法
可以通过以下几种方式解决问题:
##### 方法一:升级 Transformers 库
如果当前使用的 `transformers` 版本较低,则可以尝试将其升级到最新版本。新版本可能会修复此类问题并支持所需的参数。
```bash
pip install --upgrade transformers
```
确认升级完成后重新运行代码以验证问题是否已解决[^3]。
##### 方法二:修改源码或调整参数
如果无法立即升级库,也可以通过查看官方文档或源码来了解是否有替代参数可用。例如,在某些情况下,可以用其他类似的参数代替 `'tokenizer_class'` 或者直接移除它[^4]。
假设您正在自定义模型类时使用了 `add_code_sample_docstrings()` 函数,那么可以根据实际情况调整其调用形式。下面是一个简单的例子展示如何手动更改参数设置:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# 替代原参数配置
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def custom_add_code_sample_docstrings(*args, **kwargs):
""" 自定义实现 """
kwargs.pop('tokenizer_class', None) # 移除可能导致冲突的关键字参数
return original_function(*args, **kwargs)
original_function = model.add_code_sample_docstrings
model.add_code_sample_docstrings = custom_add_code_sample_docstrings
```
注意上述代码仅为示意用途,请根据具体场景适配相应逻辑。
##### 方法三:回滚至稳定版
当发现最新的库存在较多不稳定因素时,可以选择降级到之前稳定的版本号。比如指定安装某个历史发行版:
```bash
pip install transformers==4.6.0
```
不过需要注意这样做有可能影响后续功能扩展或其他模块间的协作关系。
---
### 总结
综上所述,针对 `add_code_sample_docstrings()` 报错的情况可以从以下几个角度入手处理:一是确保所用工具链处于一致状态;二是依据需求灵活改造现有接口设计;三是权衡利弊选取适合项目长期发展的策略路径。
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