create LoRA network. base dim (rank): 64, alpha: 32 neuron dropout: p=None, rank dropout: p=None, module dropout: p=None create LoRA for Text Encoder: 72 modules. create LoRA for U-Net: 192 modules. enable LoRA for text encoder enable LoRA for U-Net Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 873, in <module> train(args) File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 242, in train info = network.load_weights(args.network_weights) File "D:\lora_lian\sd-scripts\networks\lora.py", line 884, in load_weights info = self.load_state_dict(weights_sd, False) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LoRANetwork: size mismatch for lora_unet_mid_block_attentions_0_proj_out.lora_up.weight: copying a param with shape torch.Size([1280, 128, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1280, 64, 1, 1]). Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 86, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1114, in <module> main() File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1110, in main launch_command(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1104, in launch_command simple_launcher(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 567, in simple_launcher raise subprocess.CalledProcessError(returncode=process.returncode, cmd=cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['D:\\lora_lian\\python\\python.exe', './sd-scripts/train_network.py', '--config_file', 'D:\\lora_lian\\toml\\autosave\\20230709-112914.toml']' returned non-zero exit status 1. Training failed / 训练失败

时间: 2023-07-21 18:01:59 浏览: 76
根据错误消息,训练失败的原因是模型加载权重时发生了大小不匹配的错误。具体来说,`lora_unet_mid_block_attentions_0_proj_out.lora_up.weight` 的形状在当前模型中为 `torch.Size([1280, 64, 1, 1])`,但从检查点加载的权重形状为 `torch.Size([1280, 128, 1, 1])`,导致了大小不匹配的错误。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 检查训练脚本中是否指定了正确的模型配置和权重文件。确保使用的权重文件与当前模型兼容,并且没有发生错误或损坏。 2. 确保使用相同版本的训练脚本和权重文件。不同版本之间的模型结构可能会有所不同,导致加载权重时发生大小不匹配的错误。 3. 如果你有其他可用的权重文件,可以尝试加载它们,看看是否能解决问题。有时候,使用不同的预训练权重可以解决加载错误的问题。 4. 如果以上步骤都没有解决问题,你可能需要检查训练脚本和模型代码中的网络结构定义,确保它们一致。可能存在某个部分定义的网络结构与加载的权重文件不匹配的情况。 如果问题仍然存在,你可以尝试向开发者或相关社区寻求帮助。提供更多详细的信息,如完整的错误消息、使用的软件版本等,有助于其他人更好地帮助你解决问题。
相关问题

..\HARDWARE\LORA\lora.h(116): error: #40: expected an identifier

这个错误通常表示在代码的某个位置缺少了标识符。标识符是用来命名变量、函数、类等的名称。你需要检查在该错误行号(116)附近的代码,看看是否有遗漏了标识符的部分。可能是缺少了变量名、函数名或类名等。确保在声明或使用变量、函数或类时都提供了正确的标识符。如果问题仍然存在,请提供相关代码,以便更详细地帮助你解决问题。

..\HARDWARE\LORA\lora.c(9): error: #5: cannot open source input file "key.h": No such file or directory

这个错误表明编译器无法找到名为 "key.h" 的头文件。请确保在指定的路径 "HARDWARE\LORA\" 下存在名为 "key.h" 的文件,并且该文件在编译时可以被访问到。 如果确保 "key.h" 文件存在但仍然出现错误,可能是由于文件路径不正确导致的。请检查路径是否正确,并确保在包含头文件时使用正确的路径。 另外,还需要确认头文件的名称是否正确。请检查 "key.h" 文件的拼写和大小写是否与代码中的引用一致。 如果问题仍然存在,请提供相关代码片段,以便更详细地帮助你解决问题。

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Build started: Project: template *** Using Compiler 'V6.19', folder: 'D:\Keil_v5\ARM\ARMCLANG\Bin' Build target 'Target 1' ../User/main.c(2): error: 'lora.h' file not found #include "lora.h" ^~~~~~~~ 1 error generated. compiling main.c... LoRa.c(8): error: use of undeclared identifier 'RCU_AF' rcu_periph_clock_enable(RCU_AF); ^ LoRa.c(9): error: call to undeclared function 'gpio_init'; ISO C99 and later do not support implicit function declarations [-Wimplicit-function-declaration] gpio_init(LORA_UART_GPIO, GPIO_MODE_AF_PP, GPIO_OSPEED_50MHZ, LORA_UART_GPIO_PIN_TX); ^ LoRa.c(9): error: use of undeclared identifier 'GPIO_MODE_AF_PP' gpio_init(LORA_UART_GPIO, GPIO_MODE_AF_PP, GPIO_OSPEED_50MHZ, LORA_UART_GPIO_PIN_TX); ^ LoRa.c(10): error: use of undeclared identifier 'GPIO_MODE_IN_FLOATING' gpio_init(LORA_UART_GPIO, GPIO_MODE_IN_FLOATING, GPIO_OSPEED_50MHZ, LORA_UART_GPIO_PIN_RX); ^ LoRa.c(23): error: use of undeclared identifier 'GPIO_MODE_IPU' gpio_init(LORA_AUX_GPIO, GPIO_MODE_IPU, GPIO_OSPEED_50MHZ, LORA_AUX_GPIO_PIN); ^ 5 errors generated. compiling LoRa.c... Usart.c(8): error: use of undeclared identifier 'RCU_AF' rcu_periph_clock_enable(RCU_AF); ^ Usart.c(9): error: call to undeclared function 'gpio_init'; ISO C99 and later do not support implicit function declarations [-Wimplicit-function-declaration] gpio_init(USART_UART_GPIO, GPIO_MODE_AF_PP, GPIO_OSPEED_50MHZ, USART_UART_GPIO_PIN_TX); ^ Usart.c(9): error: use of undeclared identifier 'GPIO_MODE_AF_PP' gpio_init(USART_UART_GPIO, GPIO_MODE_AF_PP, GPIO_OSPEED_50MHZ, USART_UART_GPIO_PIN_TX); ^ Usart.c(10): error: use of undeclared identifier 'GPIO_MODE_IN_FLOATING' gpio_init(USART_UART_GPIO, GPIO_MODE_IN_FLOATING, GPIO_OSPEED_50MHZ, USART_UART_GPIO_PIN_RX); ^ 4 errors generated. compiling Usart.c... ".\Objects\template.axf" - 10 Error(s), 0 Warning(s). Target not created. Build Time Elapsed: 00:00:01

arm-none-eabi-gcc -o "SENSOR_CB.elf" @"objects.list" -mcpu=cortex-m3 -T"C:\Users\WangBingqian\Desktop\SC10L151Cube\trunk\NO_FOTA_VERSION\STM32L151CBTXA_FLASH.ld" --specs=nosys.specs -Wl,-Map="SENSOR_CB.map" -Wl,--gc-sections -static --specs=nano.specs -mfloat-abi=soft -mthumb -Wl,--start-group -lc -lm -Wl,--end-group Core/Src/rs485.o: In function get_sample_data_max_min_value': rs485.c:(.text.get_sample_data_max_min_value+0x0): multiple definition of get_sample_data_max_min_value' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.get_sample_data_max_min_value+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function computeMvScale': rs485.c:(.text.computeMvScale+0x0): multiple definition of computeMvScale' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.computeMvScale+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function computeMvScale_f': rs485.c:(.text.computeMvScale_f+0x0): multiple definition of computeMvScale_f' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.computeMvScale_f+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function generate_frag_data': rs485.c:(.text.generate_frag_data+0x0): multiple definition of generate_frag_data' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.generate_frag_data+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o:(.bss.frag_num+0x0): multiple definition of frag_num' Core/Src/lora_wan.o:(.bss.frag_num+0x0): first defined here collect2.exe: error: ld returned 1 exit status make: *** [makefile:50: SENSOR_CB.elf] Error 1 "make -j4 all" terminated with exit code 2. Build might be incomplete.是什么错误

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Accum TrustedAccum::TEEaccum(Stats &stats, Nodes nodes, Vote<Void, Cert> votes[MAX_NUM_SIGNATURES]) { View v = votes[0].getCData().getView(); View highest = 0; Hash hash = Hash(); std::set<PID> signers; for(int i = 0; i < MAX_NUM_SIGNATURES && i < this->qsize; i++) { Vote<Void, Cert> vote = votes[i]; CData<Void, Cert> data = vote.getCData(); Sign sign = vote.getSign(); PID signer = sign.getSigner(); Cert cert = data.getCert(); bool vd = verifyCData(stats, nodes, data, sign); bool vc = verifyCert(stats, nodes, cert); if(data.getPhase() == PH1_NEWVIEW && data.getView() == v && signers.find(signer) == signers.end() && vd && vc) { if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "inserting signer" << KNRM << std::endl; } signers.insert(signer); if(cert.getView() >= highest) { highest = cert.getView(); hash = cert.getHash(); } } else { if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "vote:" << vote.prettyPrint() << KNRM << std::endl; } if(DEBUG1) { std::cout << KMAG << "[" << this->id << "]" << "not inserting signer (" << signer << ") because:" << "check-phase=" << std::to_string(data.getPhase() == PH1_NEWVIEW) << "(" << data.getPhase() << "," << PH1_NEWVIEW << ")" << ";check-view=" << std::to_string(data.getView() == v) << ";check-notin=" << std::to_string(signers.find(signer) == signers.end()) << ";verif-data=" << std::to_string(vd) << ";verif-cert=" << std::to_string(vc) << KNRM << std::endl; } } } bool set = true; unsigned int size = signers.size(); std::string text = std::to_string(set) + std::to_string(v) + std::to_string(highest) + hash.toString() + std::to_string(size); Sign sign(this->priv,this->id,text); return Accum(v, highest, hash, size, sign); }

这段代码是一个函数定义,函数名为`TEEaccum`,返回类型为`Accum`。 函数接受以下参数: - `Stats &stats`:一个`Stats`对象的引用。 - `Nodes nodes`:一个`Nodes`对象。 - `Vote<Void, Cert> votes[MAX_NUM_SIGNATURES]`:一个最大长度为`MAX_NUM_SIGNATURES`的`Vote<Void, Cert>`数组。 函数的主要功能是根据给定的投票数组,计算并返回一个`Accum`对象。 函数内部的操作如下: - 通过取第一个投票的视图号,获取变量`v`的值。 - 初始化变量`highes

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