**message_passing.kwargs

`**message_passing.kwargs` 是 Python 中的一种语法，用于将字典中的键值对作为关键字参数传递给函数或方法。

在这个语法中，`message_passing` 是一个字典，它包含了一些关键字参数。通过使用 `**` 运算符，可以将字典中的键值对解包，并将其作为关键字参数传递给函数或方法。

例如：

def my_function(a, b, c):
    print(a, b, c)

kwargs = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
my_function(**kwargs)

输出：

1 2 3

在这个例子中，`kwargs` 是一个包含了关键字参数的字典。通过使用 `**kwargs`，我们将字典中的键值对解包，并将其作为关键字参数传递给 `my_function` 函数。这样，函数内部就可以通过参数名来访问对应的值。

在上述例子中，函数 `my_function` 接收了三个关键字参数 `a`、`b` 和 `c`，而这些参数的值正是通过解包 `kwargs` 字典得到的。

相关问题

def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic)

这段代码是定义了一个名为CellTrack_Model的类，该类继承自PyTorch中的nn.Module类。在类的构造函数`__init__`中，有一系列参数用于初始化模型的各个组件。

- `hand_NodeEncoder_dic`、`learned_NodeEncoder_dic`、`intialize_EdgeEncoder_dic`、`message_passing`和`edge_classifier_dic`是字典类型的参数，用于配置MLP（多层感知机）的各个参数。
- `self.distance`是一个CosineSimilarity类的对象，用于计算余弦相似度。
- `self.handcrafted_node_embedding`、`self.learned_node_embedding`和`self.learned_edge_embedding`是MLP类的对象，用于节点特征嵌入。
- `self.message_passing`是根据`message_passing.target`参数选择相应的类，并使用`message_passing.kwargs`参数进行初始化，用于消息传递。
- `self.edge_classifier`也是一个MLP类的对象，用于边分类。

通过这些组件的初始化，CellTrack_Model类可以进行节点特征嵌入、消息传递和边分类等操作。

python web_demo.py Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误

根据您提供的错误信息，看起来是加载模型时出现了一些问题。具体来说，这个错误是由于加载了一个具有自定义代码的模型，并且在加载时没有明确指定修订版本。为了确保没有恶意代码被贡献到较新的修订版本中，建议显式地传递一个`revision`参数。

您可以尝试以下解决方法：

在`web_demo.py`文件中，将以下代码行：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)

替换为：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True, revision="main")

这样会明确指定修订版本为"main"，以避免加载模型时出现安全问题。请确保您已经下载了正确的模型文件并将路径指向正确的位置。

如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。