运行上边代码后出现AttributeError: ‘Args’ object has no attribute ‘dataset’

这个错误提示说明你在尝试访问`Args`对象的一个名为`dataset`的属性，但是该对象实际上并没有这个属性。根据提供的代码片段，`dataset`似乎是一个需要根据`args`动态设置的变量，而不是`Args`类固有的属性。你应该检查一下`args_parser()`函数返回的对象是否包含了`dataset`这个键对应的值，或者在`exp_details(args)`函数中设置了它。

如果你是在运行`if __name__ == '__main__':`部分代码时遇到这个问题，你需要确认`args`对象已经被正确初始化并且包含了一个名为`dataset`的键及其相应的值。例如，你可能需要在`args_parser()`函数中添加对`dataset`的解析：

def args_parser():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='...')
    parser.add_argument('--dataset', required=True, help='选择数据集')
    # ... 其他参数...
    return parser.parse_args()

之后，在主函数中，你可以直接通过`args.dataset`来访问这个参数。

如果还没在`args_parser()`中定义，那就需要在相应位置添加：

args = args_parser()
args.dataset = 'pokec-z'  # 或者从其他地方读取这个值

相关问题

AttributeError: 'Seq2SeqTrainer' object has no attribute 'is_deepspeed_enabled'

这个错误通常是由于使用了深度学习框架Hugging Face的Seq2SeqTrainer类的一个属性，但是没有正确地配置深度学习框架的深度学习加速库Deepspeed。解决这个问题的方法是在代码中添加一些必要的配置，以确保Deepspeed正确地启用。以下是一些可能有用的步骤：

1. 确保你已经安装了Deepspeed库，并且版本与你的深度学习框架版本兼容。
2. 在你的代码中添加以下导入语句：

from transformers import DeepspeedConfig, set_seed

3. 在你的代码中添加以下配置：

deepspeed_config = DeepspeedConfig()
deepspeed_config["deepspeed"] = {
    "zero_optimization": {
        "stage": 3,
        "offload_optimizer": {
            "device": "cpu"
        }
    }
}
trainer = Seq2SeqTrainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
    deepspeed=deepspeed_config
)

这些配置将确保Deepspeed正确地启用，并且你的代码应该能够正常运行。

dataset train metas: 27097 dataset test metas: 7546 loading model True Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 308, in _check_seekable f.seek(f.tell()) AttributeError: 'bool' object has no attribute 'seek' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 105, in <module> state_dict = torch.load(args.loadckpt) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 579, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 235, in _open_file_like return _open_buffer_reader(name_or_buffer) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 220, in __init__ _check_seekable(buffer) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 311, in _check_seekable raise_err_msg(["seek", "tell"], e) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 304, in raise_err_msg raise type(e)(msg) AttributeError: 'bool' object has no attribute 'seek'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead.

这个错误信息表明在尝试加载模型检查点时出现了问题。具体来说，`torch.load` 方法无法从指定的文件中加载数据，因为该文件不是一个可寻址的文件对象。

根据错误信息，“'bool' object has no attribute 'seek'”这句话提示了问题的关键。这个错误通常是由于传递给 `torch.load` 方法的参数不是一个有效的文件名或文件对象。在这种情况下，`args.loadckpt` 参数的值可能是一个布尔值，而不是一个有效的文件对象。

为了解决这个问题，可以尝试使用 `io.BytesIO` 类将数据加载到内存缓冲区中，并从缓冲区中加载数据，而不是直接从文件中加载数据。具体来说，可以使用以下代码替换加载模型检查点的代码：

import io

if args.loadckpt:
    with open(args.loadckpt, 'rb') as f:
        buffer = io.BytesIO(f.read())
    state_dict = torch.load(buffer)
else:
    state_dict = None

这将打开指定的文件，将其内容读取到内存缓冲区中，并从缓冲区中加载数据。这样就可以避免由于文件不可寻址而导致的错误。