diffuers 中的train_dreambooth.py中的 pretrained_model_name_or_path在哪个位置

在diffusers库的train_dreambooth.py脚本中，`pretrained_model_name_or_path`通常是一个变量名，它代表预训练模型的名称或者路径。这个参数通常是传递给诸如Hugging Face Transformers库中的`AutoModelForCausalLM`或其他模型加载函数的一个参数，用于指示用户想要使用的预训练模型。

这个参数的位置取决于脚本的具体结构，但一般来说，它可能会出现在函数调用、初始化模型部分，或者作为命令行参数传入。如果脚本是通过命令行运行的，它可能出现在类似下面这样的格式：

from diffusers import DiffusionPipeline, AutoencoderKL

model = DiffusionPipeline.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path)

或者作为命令行选项，例如：

python train_dreambooth.py --model-name-or-path <path_to_pretrained_model>

要确切知道它的位置，你需要查看train_dreambooth.py的实际代码。如果没有找到，可以在diffusers库的相关文档或示例中查找相关信息。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\OneDrive\桌面\手写体数字识别代码及实验报告\code\code\test.py", line 14, in <module> model = tf.keras.models.load_model("models/mnist_conv") File "D:\新建文件夹\lib\site-packages\keras\saving\saving_api.py", line 212, in load_model return legacy_sm_saving_lib.load_model( File "D:\新建文件夹\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\新建文件夹\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 703, in is_directory_v2 return _pywrap_file_io.IsDirectory(compat.path_to_bytes(path)) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x99 in position 33: invalid start byte

这个错误是因为在文件路径中含有非 UTF-8 编码的字符，可以尝试修改文件路径或者使用 Python 内置的 `os.path` 模块对文件路径进行处理。可以参考下面的代码进行修改：

import tensorflow as tf 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import os 
from tensorflow.keras.datasets import mnist 

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_test = x_test / 255.0

def load_mnist_model(batch_size):
    images, labels = x_test[:batch_size], y_test[:batch_size]
    model_path = os.path.join("models", "mnist_conv")
    model = tf.keras.models.load_model(model_path)
    print("=" * 10)
    predict = model.predict(images)
    for i in range(batch_size):
        predict_value = np.argmax(predict[i])
        label = labels[i]
        print("第%d张图片,预测值:%d,真实值:%d" % (i + 1, predict_value, label))

if __name__ == "__main__":
    load_mnist_model(10000)

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--lr LR] [--train_db_path TRAIN_DB_PATH] [--test_db_path TEST_DB_PATH] [--dataset DATASET] [--wm_path WM_PATH] [--wm_lbl WM_LBL] [--batch_size BATCH_SIZE] [--wm_batch_size WM_BATCH_SIZE] [--max_epochs MAX_EPOCHS] [--lradj LRADJ] [--save_dir SAVE_DIR] [--save_model SAVE_MODEL] [--load_path LOAD_PATH] [--resume] [--wmtrain] [--log_dir LOG_DIR] [--runname RUNNAME]

这是一个 Python 脚本的运行参数列表。你可以通过在命令行中输入 `python ipykernel_launcher.py` 并附加这些参数来运行脚本。下面是每个参数的解释：

- `--lr`: 学习率参数。
- `--train_db_path`: 训练数据集的路径。
- `--test_db_path`: 测试数据集的路径。
- `--dataset`: 数据集的名称。
- `--wm_path`: 水印图像数据集的路径。
- `--wm_lbl`: 水印图像的标签。
- `--batch_size`: 训练批次的大小。
- `--wm_batch_size`: 水印图像批次的大小。
- `--max_epochs`: 最大的训练轮数。
- `--lradj`: 学习率调整参数。
- `--save_dir`: 模型保存路径。
- `--save_model`: 是否保存模型。
- `--load_path`: 加载模型的路径。
- `--resume`: 是否从上一次训练中恢复训练。
- `--wmtrain`: 是否训练水印图像。
- `--log_dir`: 日志路径。
- `--runname`: 运行名称。