# 导入TextClassifier接口报错ModuleNotFoundError: No module named ‘mindnlp.models’

**1 系统环境**

硬件环境\(Ascend/GPU/CPU\): Ascend/GPU/CPU MindSpor

版本: mindformer =2.1.0

执行模式（PyNative/ Graph）: 不限

Python版本: Python=3.10

操作系统平台: Ubuntu18.04

**2 报错信息**

2.1 脚本信息

使用如下语法导入TextClassifier报错：

```
from mindmlp.models import TextClassifier
```

2.2 报错信息

```
[mindspore@cloud-0bf420d6-eff4-4075-bf73-1895048a5a38-658f89747c-nwh81 work]$ python k.py
Traceback (most recent call last):
File “/home/mindspore/work/k.py”, line 3, in
from mindnlp.models import TextClassifier
ModuleNotFoundError: No module named ‘mindnlp.models’
[mindspore@cloud-0bf420d6-eff4-4075-bf73-1895048a5a38-658f89747c-nwh81 work]$ pip list | grep mindnlp
mindnlp 0.4.1
```

**3 根因分析**

0.1.1 版本还存在 mindnlp.models

https://github.com/mindspore-lab/mindnlp/tree/v0.1.1/mindnlp/models

0.2.0 版本就去掉了

https://github.com/mindspore-lab/mindnlp/blob/v0.2.0/mindnlp/models.py

logger.warning\(‘mindnlp.models will be deprecated, please use mindspore.transformers instead.’\)

**4 解决方案**

使用新版本的内置模型来做文本分类,例如Bert

```
from mindnlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertModel
 
# set bert config and define parameters for training
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)
```

