SwinTransformerBlock.init_bert_weights() takes 1 positional argument but 2 were given
时间: 2023-12-05 21:10:33 浏览: 30
这个错误通常是因为你在调用Swin Transformer模型时传入了不正确的参数。具体来说,SwinTransformerBlock.init_bert_weights()函数只需要一个参数,但你却传入了两个参数。这可能是因为你在调用函数时传入了多余的参数或者参数名称错误。
为了解决这个问题,你需要仔细检查你的代码并确保你传递给函数的参数数量和名称是正确的。如果你无法解决这个问题,请提供更多的代码和上下文,以便我能够更好地帮助你。
相关问题
init_bert_weights代码
以下是基于PyTorch实现的init_bert_weights代码,用于初始化BERT模型的权重参数:
```
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init
def init_bert_weights(module):
"""BERT权重初始化"""
if isinstance(module, (nn.Linear, nn.Embedding)):
# 模型中的Linear和Embedding层的权重初始化
module.weight.data.normal_(mean=0.0, std=0.02)
if module.bias is not None:
module.bias.data.zero_()
elif isinstance(module, nn.LayerNorm):
# 模型中的LayerNorm层的权重初始化
module.bias.data.zero_()
module.weight.data.fill_(1.0)
if isinstance(module, nn.Linear) and module.bias is not None:
# 模型中的Linear层的偏置项初始化
module.bias.data.zero_()
# 使用示例:
# 初始化BERT模型的权重参数
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.apply(init_bert_weights)
```
此代码会对BERT模型的所有权重进行初始化,其中:
- Linear和Embedding层的权重使用均值为0,标准差为0.02的正态分布进行初始化,偏置项初始化为0;
- LayerNorm层的偏置项初始化为0,权重初始化为1。
这些参数初始化方式与原论文保持一致。
AttributeError: 'Adapter' object has no attribute 'init_bert_weights'
这个错误通常是因为你的代码中的 `Adapter` 类没有实现 `init_bert_weights` 方法。`init_bert_weights` 方法是在 `transformers` 库中的 `BertModel` 类中定义的,如果你想使用这个方法,你需要继承 `BertModel` 类并在你的适配器类中实现这个方法。以下是一个简单的例子:
```python
from transformers import BertModel
class MyAdapter(BertModel):
def __init__(self, config):
super().__init__(config)
# your adapter model layers here
def init_bert_weights(self, module):
# your initialization code here
```
在这个例子中,`MyAdapter` 继承了 `BertModel` 类,并实现了自己的适配器模型层。`init_bert_weights` 方法被定义在 `BertModel` 中,所以我们在 `MyAdapter` 中需要实现这个方法。你可以在这个方法中添加你自己的参数初始化代码,以便将 `BertModel` 的参数初始化为你的适配器模型所需的形状和值。
如果你不需要使用 `init_bert_weights` 方法,也可以从 `transformers` 库中导入 `Adapter` 类并使用它来构建你的适配器模型,例如:
```python
from transformers import Adapter
class MyAdapter(Adapter):
def __init__(self, config):
super().__init__(config)
# your adapter model layers here
```
这个适配器类不需要实现 `init_bert_weights` 方法,因为它已经被 `Adapter` 类实现了。