forward() got an unexpected keyword argument 'input_ids'

### 解析 `TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'input_ids'` 当遇到`forward()`函数抛出`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'input_ids'`错误时，通常意味着传递给模型的参数名不被接受。这可能是由于API变更、库版本更新或配置文件设置不当引起的。 对于此类问题的一个常见解决方案是在初始化模型实例之前确认使用的PyTorch版本以及相关依赖项是否匹配项目需求[^1]。如果最近升级了某些包，则可能需要调整代码以适应新的接口定义。 具体到`input_ids`作为关键字参数传入的情况： - 验证当前环境中安装的Transformers库版本与文档说明一致。 - 查看官方文档中有关于如何正确构建输入张量的部分，确保按照最新指南操作[^4]。 另外值得注意的是，在一些情况下，即使提供了合法的关键字参数，但如果这些参数不属于特定类别的构造器签名的一部分，也会引发类似的异常。因此建议检查所用预训练模型的具体实现细节，并对照其预期接收哪些类型的输入数据来修正调用方式。 #### 示例代码 假设正在使用Hugging Face Transformers库加载BERT模型进行文本分类任务，下面是一个简单的例子展示怎样避免上述提到的问题: ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) # 使用解构的方式传递所有必要的tensor对象给forward() ``` 在这个案例里，通过`**inputs`语法可以自动展开字典并将其中的内容作为命名参数传递给`forward()`方法，从而防止手动指定可能导致的拼写错误或其他兼容性问题。

<think>好的，用户遇到了一个错误：`BertForSentenceEmbedding.forward() got an unexpected keyword argument 'input_ids'`，需要解决这个问题。首先，我需要分析可能的原因。 首先，用户可能在调用`forward()`方法时手动传入了`input_ids`参数，但该模型的自定义类可能并没有按照标准的BERT模型参数来设计。标准的Hugging Face模型中，`forward`方法确实接受`input_ids`作为参数，所以这里的问题可能出在用户自定义的`BertForSentenceEmbedding`类上。 接下来，我需要检查用户自定义的模型定义是否正确。可能在定义`forward`方法时，参数列表中没有包含`input_ids`，或者参数名被错误地修改了。例如，用户可能错误地将参数命名为`inputs`或其他名称，导致传参时出现不匹配。 另外，用户可能在实例化或调用模型时，错误地传递了参数。例如，使用了错误的关键字参数，或者没有正确包装输入参数。需要确认调用代码中是否正确使用了`input_ids`，并且输入张量的形状是否符合预期。 还可能存在模型类继承的问题。如果用户的`BertForSentenceEmbedding`没有正确继承自Hugging Face的`BertPreTrainedModel`，或者覆盖了`forward`方法但没有保留原始参数，会导致无法识别`input_ids`。 解决方法方面，首先建议用户检查自定义模型中的`forward`方法定义，确保参数列表包含`input_ids`和其他必要参数，如`attention_mask`、`token_type_ids`等。其次，确认在调用`forward`时是否应该直接使用`input_ids`，或者是否需要将参数打包成字典或使用`**kwargs`。此外，参考Hugging Face的文档，确保模型的定义符合标准，避免参数名不一致的情况。 如果用户是在使用Hugging Face的`BertModel`并添加自定义层，可能需要检查是否在自定义层中正确传递了参数。例如，在`forward`方法中调用`bert_model`时是否正确传递了`input_ids`等参数。 最后，建议用户提供相关的代码片段，以便更具体地定位问题，例如模型类定义和调用部分的代码，这样可以更准确地诊断错误原因。</think>遇到 `BertForSentenceEmbedding.forward() got an unexpected keyword argument 'input_ids'` 错误时，通常是由以下原因引起的： --- ### **1. 原因分析** - **模型定义与参数不匹配** 自定义的 `BertForSentenceEmbedding` 类可能未正确继承Hugging Face的BERT模型接口，或在 `forward()` 方法中未定义 `input_ids` 参数。 - **调用方式错误** 在调用 `forward()` 时，直接传递了 `input_ids` 参数，但模型未按标准方式接收。 --- ### **2. 分步解决方案** #### **步骤1：检查模型类定义** 确保你的自定义模型类正确继承了Hugging Face的 `BertPreTrainedModel`，且 `forward()` 方法的参数与标准接口一致。 ```python from transformers import BertModel, BertPreTrainedModel class BertForSentenceEmbedding(BertPreTrainedModel): def __init__(self, config): super().__init__(config) self.bert = BertModel(config) # 添加自定义层（如果有） def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None): # 参数必须包含 input_ids outputs = self.bert( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids ) # 后续处理（如池化操作） return outputs.last_hidden_state[:, 0, :] # 示例：返回CLS token的嵌入 ``` #### **步骤2：检查模型调用方式** 不要直接调用 `forward()`，而应通过模型实例调用。使用Hugging Face的标准输入格式： ```python from transformers import BertTokenizer model = BertForSentenceEmbedding.from_pretrained("bert-base-uncased") tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") inputs = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) # 自动解包 input_ids, attention_mask 等参数 ``` #### **步骤3：验证参数传递** 如果必须手动调用 `forward()`，确保参数名称与定义一致： ```python # 正确方式 outputs = model.forward( input_ids=inputs["input_ids"], attention_mask=inputs["attention_mask"] ) # 错误方式（参数名不匹配） outputs = model.forward(inputs=inputs["input_ids"]) # 会触发 unexpected keyword 错误 ``` --- ### **3. 常见错误场景** - **场景1**：自定义 `forward()` 方法中参数名被重命名（如误写为 `inputs` 而非 `input_ids`）。 - **场景2**：未正确继承父类方法，导致参数签名丢失。 - **场景3**：直接使用 `model(input_ids=...)` 调用，但模型未按Hugging Face的API设计。 --- ### **4. 扩展建议** - **参考Hugging Face官方文档** 确保自定义模型与 [BertModel](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/bert) 的接口兼容。 - **调试技巧** 使用 `inspect.signature` 检查 `forward()` 方法的参数列表： ```python import inspect print(inspect.signature(model.forward)) ``` 如果问题仍未解决，请提供你的模型类定义和调用代码片段，以便进一步分析。