(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 44, in __init__ self.tokenizer = self.init_tokenizer() File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 31, in init_tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 1795, in from_pretrained raise EnvironmentError( OSError: Can't load tokenizer for 'bert-base-uncased'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'bert-base-uncased' is the correct path to a directory containing all relevant files for a BertTokenizer tokenizer.
时间: 2023-10-08 16:03:57 浏览: 237
这个错误是由于无法加载'BertTokenizer'引起的。根据错误信息,它无法从本地或Hugging Face模型库中找到名为'bert-base-uncased'的tokenizer。
请确保你已经安装了相应的依赖项,并且可以从Hugging Face模型库中下载预训练的tokenizer。你可以使用以下命令安装必要的依赖项:
```
pip install transformers
```
如果你已经安装了`transformers`库但仍然遇到问题,可能是因为网络连接问题导致无法下载预训练模型。你可以尝试使用代理或手动下载所需的预训练模型。
另外,确保`bert-base-uncased`是正确的模型名称。你可以查看Hugging Face模型库以获取可用的模型名称和路径。
希望这些提示能帮助你解决问题。如果你有其他疑问,请随时提问。
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar20.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_imagenet10.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_imagenet_dogs.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_tiny_imagenet.yml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_stl10.yml
这些命令看起来是在命令行中运行Python脚本 `end2end.py` 并传递一些配置文件。
这些命令中的`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`是用于设置使用的GPU设备编号。这里设置为0表示使用第一个可用的GPU设备。如果您的系统有多个GPU设备并且想要指定使用的设备,可以更改这个值。
`--config_env`参数用于指定环境配置文件的路径,`--config_exp`参数用于指定实验配置文件的路径。
例如,第一个命令 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python end2end.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/end2end/end2end_cifar10.yml` 表示使用第一个GPU设备运行 `end2end.py` 脚本,并传递 `configs/env.yml` 作为环境配置文件,传递 `configs/end2end/end2end_cifar10.yml` 作为实验配置文件。
您可以根据需要修改这些命令以适应您的配置文件路径和其他参数。确保配置文件存在并且路径正确,并确保您的系统上已安装必要的依赖项。
python scan.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/scan/scan_stl10.yml,这行代码的配置文件是那个
这行代码需要使用两个配置文件:`env.yml` 和 `scan_stl10.yml`。这两个配置文件分别指定了环境变量和 STL-10 数据集上的评估配置。
具体来说,`env.yml` 配置文件指定了环境变量,例如 PyTorch、CUDA、数据集路径等。您可以根据自己的环境修改此配置文件,以确保评估脚本能够正确运行。例如,您可以使用以下配置文件来指定 PyTorch 和 CUDA 的版本:
```
pytorch:
version: 1.8.1
cuda:
version: 11.1
data:
root_dir: /path/to/dataset/
```
其中,`/path/to/dataset/` 是数据集根目录的路径。请根据您的实际情况修改此配置,确保数据集路径正确。
`scan_stl10.yml` 配置文件指定了 STL-10 数据集上的评估配置,例如模型路径、评估指标等。您可以根据需要修改此配置文件,以反映您所使用模型的特定参数和要求。例如,您可以使用以下配置文件来指定模型路径和评估指标:
```
model:
path: /path/to/model.pt
eval:
metrics:
- top1
- top5
```
其中,`/path/to/model.pt` 是您所使用模型的路径。请根据您的实际情况修改此配置,确保模型路径正确。
综上所述,您需要同时使用 `env.yml` 和 `scan_stl10.yml` 两个配置文件来运行 `scan.py` 脚本。您可以使用以下命令来运行评估脚本:
```
python scan.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/scan/scan_stl10.yml
```
请确保您已经正确编写了配置文件,并且已经安装了必需的 Python 包和依赖项。
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