我正在尝试使用 bert-base-german-cased 模型对德国推文数据集进行情感分析，该模型是我通过从 Hugginface 的变压器导入的。
为了能够计算预测概率，我想要 Numpy 的 Softmax，问题就从这里开始。
F.softmax(model(input_ids, attention_mask), dim=1)
我收到错误：
ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
有谁知道这里期望哪些值？
当我尝试使用以下命令运行它时，一切正常：
self.bert = BertModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)
当我切换到时出现错误
self.bert = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("bert-base-german-cased")
正如你可能看到的，我是一个菜鸟。因此，我请求简单而详细的解释（鱼可以理解：D）。
“Input_ID”和“Attention_mask”是标记化过程的输出值。
