python convert-pth-to-ggml.py /media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B 1 Loading model file /media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B/consolidated.00.pth Loading vocab file /media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B/tokenizer.model params: n_vocab:49954 n_embd:4096 n_mult:256 n_head:32 n_layer:32 Traceback (most recent call last): File "/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/convert-pth-to-ggml.py", line 13, in <module> convert.main(['--outtype', 'f16' if args.ftype == 1 else 'f32', '--', args.dir_model]) File "/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/convert.py", line 1258, in main OutputFile.write_all(outfile, params, output_type, model, vocab) File "/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/convert.py", line 1047, in write_all check_vocab_size(params, vocab) File "/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/convert.py", line 1001, in check_vocab_size raise Exception(msg) Exception: Vocab size mismatch (model has 49954, but /media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B/tokenizer.model has 32000).
时间: 2023-08-21 18:03:00 浏览: 271
根据您提供的错误信息,看起来是由于词汇表(vocab)的大小不匹配导致的问题。具体来说,模型的词汇表大小为49954,但是路径`/media/pi/FA200C42200C0879/llama.cpp-master/org-models/7B/tokenizer.model`下的词汇表大小为32000,两者不一致导致了异常。
请确保在转换过程中使用的模型文件和词汇表文件是匹配的,它们应该是同一个预训练模型的组成部分。您可以检查一下文件路径是否正确,并确保使用正确的模型和词汇表文件。
如果问题仍然存在,请检查您正在使用的转换工具的文档或脚本,以了解正确的用法和参数设置。
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python demo/image_demo.py ./test.jpg ./weights/segformer_mit_512x512_20k_voc_muck.py ./weights/latest.pth --out-file=./test1_out.png
这是一个运行Python代码的命令,需要在命令行中执行。这个命令使用了一个名为segformer_mit_512x512_20k_voc_muck.py的Python文件作为模型结构,使用了一个名为latest.pth的模型权重文件,对一张名为test.jpg的图片进行了语义分割,并将结果输出到test1_out.png文件中。如果你想运行这段代码,需要确保你已经安装了相关的Python库,并且已经下载了对应的模型文件和权重文件。
python ./bin/infer_on_folders.py \ --content-dir ./images/daytime/content/ \ --style-dir ./images/daytime/styles/ \ --cfg-path ./configs/daytime.yaml \ --chk-path ./trained_models/generator/daytime.pt \ --enh-path ./trained_models/enhancer/enhancer.pth \ --enhancement generator在终端怎么输入运行
要在终端中运行这个命令,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开终端(命令行界面)。
2. 切换到包含 `infer_on_folders.py` 文件的目录。
3. 输入以下命令并按回车键运行:
```bash
python ./bin/infer_on_folders.py \
--content-dir ./images/daytime/content/ \
--style-dir ./images/daytime/styles/ \
--cfg-path ./configs/daytime.yaml \
--chk-path ./trained_models/generator/daytime.pt \
--enh-path ./trained_models/enhancer/enhancer.pth
```
这将运行 `infer_on_folders.py` 脚本,并传递一些参数来指定输入和配置文件的路径。请确保需要的文件和目录存在,并相对于当前工作目录指定正确的路径。
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