Trainer.__init__() got an unexpected keyword argument 'gpus'

根据提供的引用内容，出现了一个错误：Trainer.__init__() got an unexpected keyword argument 'gpus'。这个错误表明在Trainer的初始化函数中使用了一个未预期的关键字参数'gpus'。下面是解决这个问题的方法：

1. 检查参数名是否正确：首先，确保在初始化Trainer对象时使用的参数名是正确的。检查文档或源代码以确认正确的参数名。

2. 检查版本兼容性：有时，某些参数可能只在特定的库版本中可用。确保你正在使用与你代码中使用的库版本兼容的参数。

3. 检查参数是否被支持：有时，某些参数可能在特定的上下文中不被支持。确保你正在正确地使用参数，并且它在你的代码中的上下文中是被支持的。

4. 更新库版本：如果以上方法都没有解决问题，尝试更新相关的库版本。有时，这些错误可能是由于库的旧版本中的bug引起的，而在更新的版本中已经修复了。

下面是一个例子，演示了如何初始化Trainer对象并传递'gpus'参数：

from transformers import Trainer
# 初始化Trainer对象并传递'gpus'参数
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    gpus=2  # 设置使用的GPU数量
)

相关问题

在进行torch.fx静态量化时遇到问题graph = fx._symbolic_trace(trainer.__model__.module.__S__) TypeError: 'module' object is not callable

这个错误表明在 `trainer.__model__.module.__S__` 中使用了 `module` 对象，而 `module` 对象是不能被调用的。可能是在 `trainer.__model__` 中没有找到正确的模型。

你可以尝试检查一下 `trainer.__model__` 是否是你期望的模型，并确认你已经正确地加载了模型。如果是，则检查一下模型中是否包含 `module` 对象，如果包含，你需要使用该对象的属性或方法来进行调用，而不是直接调用它本身。

def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: model = Trainer.build_model(cfg) DetectionCheckpointer(model, save_dir=cfg.OUTPUT_DIR).resume_or_load( cfg.MODEL.WEIGHTS, resume=args.resume ) if cfg.TEST.AUG.ENABLED: res = Trainer.test_with_TTA(cfg, model) else: res = Trainer.test(cfg, model) if comm.is_main_process(): verify_results(cfg, res) return res trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) return trainer.train()

这段代码定义了一个名为`main()`的函数，接受一个参数`args`。该函数首先调用`setup()`函数，将`args`作为参数传递进去，并返回一个配置对象`cfg`。

然后，它检查命令行参数`args.eval_only`是否为True。如果是True，则表示只进行评估而不进行训练。在这种情况下，它会通过调用`Trainer.build_model()`方法来构建模型，并使用`cfg.MODEL.WEIGHTS`参数加载预训练的模型权重。如果设置了`cfg.TEST.AUG.ENABLED`为True，它将使用测试时增强（Test-Time Augmentation）来进行评估，否则将直接进行评估。最后，它会通过调用`verify_results()`函数来验证评估结果，并返回结果。

如果命令行参数`args.eval_only`为False，则表示进行训练。它首先创建一个`Trainer`对象，并使用`cfg`作为参数传递进去。然后，它会通过调用`trainer.resume_or_load()`方法来恢复训练或加载预训练的模型权重。最后，它调用`trainer.train()`方法开始训练，并返回训练结果。

这段代码的作用是根据命令行参数来选择是进行评估还是训练，并执行相应的操作。