Required input is missing: ckpt_name

时间: 2024-07-06 10:01:16 浏览: 387
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ckpt_and_bfm.zip

"Required input is missing: ckpt_name" 这句话是一个错误提示，通常在使用某种模型或框架（比如 TensorFlow、PyTorch 等）时遇到，其中 "ckpt_name" 可能是指检查点（checkpoint）文件的名称。检查点是机器学习模型在训练过程中保存的参数状态，以便在后续训练或推理时能够恢复。 当你尝试加载模型或继续训练时，需要提供之前保存的检查点文件名（ckpt_name）。如果你没有提供正确的文件名，系统无法找到相应的模型状态，从而导致这个错误。解决这个问题的方法是确保你提供了有效的模型检查点路径和文件名，或者根据提示创建一个新的检查点。
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RoFormer_pytorch:RoFormer_pytorch

--tf_checkpoint_path=xxxxxx/chinese_roformer_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \ --roformer_config_file=pretrained_models/chinese_roformer_base/config.json \ --pytorch_dump_path=pretrained_models/...

def load_pre_trained_checkpoint(): param_dict = None if cfg['pre_trained']: if os.path.isdir(cfg['ckpt_path']): ckpt_save_dir = cfg['ckpt_path'] ckpt_pattern = os.path.join(ckpt_save_dir, "*.ckpt") ckpt_files = glob.glob(ckpt_pattern) if not ckpt_files: logger.warning(f"There is no ckpt file in {ckpt_save_dir}, " f"pre_trained is unsupported.") else: ckpt_files.sort(key=os.path.getmtime, reverse=True) time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')}" f" pre trained ckpt model {ckpt_files[0]} loading", flush=True) param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_files[0]) elif os.path.isfile(cfg['ckpt_path']): param_dict = ms.load_checkpoint(cfg['ckpt_path']) print('Successfully loaded!') else: print(f"Invalid pre_trained {cfg['ckpt_path']} parameter.") return param_dict

它首先检查配置文件中的预训练参数（pre_trained）是否为True，并且检查ckpt_path参数指定的路径是否存在。 如果ckpt_path是一个目录，则函数会在该目录中查找最新的.ckpt文件，并使用MindSpore的load_checkpoint...

if isinstance(model_ckpt, tuple):model_ckpt, model_ckpt_full = model_ckpt else: model_ckpt = model_ckpt_full = model_ckpt的意思

这段代码的意思是，如果model_ckpt是一个tuple，那么model_ckpt和model_ckpt_full就分别被赋值；如果model_ckpt不是tuple，那么model_ckpt和model_ckpt_full就被赋予相同的值。

model: arch: alpro_qa model_type: msvd load_finetuned: False num_classes: 2423 timesformer: use_grad_ckpt: True ckpt_layer: 12 datasets: msvd_qa: # name of the dataset builder vis_processor: train: name: "alpro_video_train" n_frms: 16 image_size: 224 eval: name: "alpro_video_eval" n_frms: 16 image_size: 224 text_processor: train: name: "blip_caption" eval: name: "blip_caption" run: task: multimodal_classification # optimization-specific lr_sched: "linear_warmup_cosine_lr" init_lr: 5e-5 min_lr: 1e-6 weight_decay: 1e-4 max_epoch: 100 batch_size_train: 24 batch_size_eval: 64 num_workers: 1 seed: 42 output_dir: "output/ALPRO/msvd_qa" amp: False resume_ckpt_path: null evaluate: False train_splits: ["train"] valid_splits: ["val", "test"] test_splits: ["test"] # distribution-specific device: "cuda" world_size: 1 dist_url: "env://" distributed: True

对于上面给出的配置文件，这是一个用于多模态分类任务的模型训练的配置。以下是配置文件的一些关键点： - 模型架构：使用了名为"alpro_qa"的模型架构，类型为"msvd"。 - 数据集：使用了名为"msvd_qa"的数据集构建器...

if args.checkpoint: if args.last: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) elif args.best: ckpt_path = args.dir_result + '/' + args.project_name + '/ckpts/best_{}.pth'.format(str(seed_num)) checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['model']) logger.best_auc = checkpoint['score'] start_epoch = checkpoint['epoch'] del checkpoint else: logger.best_auc = 0 start_epoch = 1

这段代码是用来加载模型训练过程中保存的 checkpoint 文件的，其中包含了模型的状态字典、当前训练的 epoch 数以及最佳的验证集 AUC 值等信息。如果在训练时设置了 args.checkpoint 为 True，则会加载保存的 ...

ckpt_file_name = _check_ckpt_file_name(ckpt_file_name)

这是一个函数调用，参数为 ckpt_file_name，该函数可能是用来检查 ckpt 文件名是否正确的。函数的具体实现没有在这段代码中给出，但是可以猜测该函数可能会对 ckpt_file_name 进行一些格式或者命名规则的验证或者...

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

这是一个 Python 函数，该函数接受五个参数：checkpoint_dir，style_name，test_dir，if_adjust_brightness 和 img_size。该函数使用 TensorFlow 实现了一个测试函数，用于测试训练好的 AnimeGAN V2 模型...

with tf.Graph().as_default(), tf.compat.v1.Session().as_default() as sess: var_list = tf.train.list_variables(ckpt_path) new_var_list = [] for var_name, shape in var_list: # print(var_name) if var_name in except_list: continue

这段代码与上面那段代码一起使用，它的作用是过滤掉不需要的变量。具体来说，它遍历了 var_list 中的所有变量，判断变量名是否在 except_list 中，如果在，则跳过这个变量，否则将这个变量名和形状添加到 new_var_...

if tb_dir is not None: tb_path = os.path.join(opt.ckpt_path, tb_dir) vis = Visualizer(tb_path) else: vis = None

If "tb_dir" is not None (meaning it has a value), then "tb_path" is set to the concatenation of "opt.ckpt_path" and "tb_dir" using the "os.path.join" function. "vis" is then set to a new instance of ...

comfyUI 缺少 ckpt_name

然而提到的 "ckpt_name" 可能是指某种配置文件或者模型检查点（Checkpoint），在某些框架如 TensorFlow 或 PyTorch 中，checkpoint 名称通常用于保存训练过程中模型的状态，以便于后续加载和继续训练。 当你遇到 ...

def eval_model(model ,eval_dataloader, ckpt_path=None): if ckpt_path: ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location='cpu') not_load = model.load_state_dict(ckpt, strict=True) print("not load: ", not_load) model.eval() all_right_num = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in eval_dataloader: #images = images.reshape((-1, 1 * 28 * 28)) images = images labels = labels output = model(images) pre = output.max(1, keepdim=True)[1].reshape(labels.shape) right_num = (pre == labels).sum() all_right_num += right_num per = all_right_num / len(eval_dataloader.dataset) print("per is {:.2f}%".format(per.cpu().item() * 100)) return per

这段代码是用于评估模型性能的函数。它接收一个模型、一个评估数据加载器和一个检查点路径作为输入。如果提供了检查点路径，则加载模型的参数。然后，将模型设置为评估模式，然后使用 torch.no_grad() 上下文管理...

def initialise_vars(self): # Load ckpt file if given, otherwise initialise variables and hard copy to target networks if train_params.CKPT_FILE is not None: #Restore all learner variables from ckpt ckpt = train_params.CKPT_DIR + '/' + train_params.CKPT_FILE ckpt_split = ckpt.split('-') step_str = ckpt_split[-1] self.start_step = int(step_str) self.saver.restore(self.sess, ckpt) else: self.start_step = 0 self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Perform hard copy (tau=1.0) of initial params to target networks self.sess.run(self.init_update_op)

在这个示例中，首先检查是否有ckpt文件被指定，如果有，则从ckpt文件中恢复所有学习器变量。如果没有，则初始化所有变量，并将初始参数硬复制到目标网络中。 在恢复ckpt文件时，代码首先将ckpt文件名分割成一系列...

下面这段代码的作用是什么：def ovssc_inference( data_pickle_path: str, model_ckpt_path: str, dump_path: str = "visualization/", ): args = config_parser().parse_args( args=["--load", model_ckpt_path, "--file_path", data_pickle_path] ) with open(os.path.dirname(args.load) + "/args.pkl", "rb") as file: exp_args = pickle.load(file) for arg in vars(exp_args): if any(arg == s for s in ["device", "file_path", "load"]): continue setattr(args, arg, getattr(exp_args, arg)) args.domain_randomization = False scene_bounds = tuple(args.scene_bounds) logging.info("Preparing batch")

这段代码的作用是进行 OVSSC 推理，其中 data_pickle_path 是数据 pickle 文件的路径，model_ckpt_path 是模型的 checkpoint 文件路径，dump_path 是可视化结果的保存路径。代码中还加载了模型的参数，并设置了一些...

MODEL_CKPT_PATHS = { 'inception_v1': [INCEPTION_V1_CKPT, INCEPTION_V1_URL, INCEPTION_V1_PATH]}的意思

MODEL_CKPT_PATHS={inception_v1:[INCEPTION_V1_CKPT,INCEPTION_V1_URL,INCEPTION_V1_PATH]} 意味着inception_v1模型需要INCEPTION_V1_CKPT、INCEPTION_V1_URL和INCEPTION_V1_PATH三个参数才能正确加载。 ### 回答...

MODEL_CKPT_PATHS = { # Slim-only 'inception_v1': [INCEPTION_V1_CKPT, INCEPTION_V1_URL, INCEPTION_V1_PATH]}的意思

path/to/model1.ckpt、path/to/model2.ckpt和path/to/model3.ckpt是相应模型的检查点路径。 使用此字典变量可以轻松地在代码中引用不同模型的检查点路径。例如，可以通过MODEL_CKPT_PATHS['model1']来获取...

self.saver.restore(self.sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))

抱歉，我不能执行代码。...ckpt_name 是模型的文件名，而 checkpoint_dir 是模型检查点的目录路径。 请注意，这是一个示例代码片段，具体的实现可能会有所不同。如果你有其他关于代码的问题，我会尽力回答。

def __init__(self): self.meta_path = facenet_args.meta_path self.ckpt_path = facenet_args.ckpt_path self.sess = tf.Session() self.__build_net()

- self.meta_path 和 self.ckpt_path 分别赋值为 facenet_args.meta_path 和 facenet_args.ckpt_path，这两个变量都是外部传入的路径参数。 - self.sess 被赋值为一个新建的 tf.Session()，这个 session...

with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) 这段是否有问题

根据您提供的代码段，我没有看到明显的错误。但是，为了确保代码的正确性，您可以检查以下几点： 1. 确保缩进是正确的：在Python中，代码块之间的缩进非常重要。请确保"with"语句块和其中的代码具有一致的缩进级别...

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