上述代码报错了,报错信息:Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 473, in <module> fine_tune(model, data) File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 463, in fine_tune batch_token_ids = torch.tensor([x[0] for x in batch]) ValueError: expected sequence of length 4 at dim 1 (got 7) 请正确修改一下
时间: 2024-02-24 17:53:10 浏览: 29
这个错误信息表明在第463行,期望每个样本的长度为4,但是实际上有一个样本的长度为7,导致了错误。可以通过以下两种方法解决这个问题:
1. 将数据集中所有样本的长度都调整为4,可以通过在数据处理过程中进行截断或填充来实现。
2. 在第463行修改代码,将其更改为:
```
batch_token_ids = torch.tensor([x[0][:4] for x in batch])
```
这样可以仅选择每个样本的前4个token进行训练,避免了长度不一致的问题。
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又报错了,报错信息:Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 473, in <module> fine_tune(model, data) File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 468, in fine_tune loss.backward() AttributeError: 'str' object has no attribute 'backward' 帮我修改
这个错误提示表明,您的代码中存在一个字符串对象,而您正试图调用它的 backward() 方法。请检查您的代码,找到这个字符串对象,并将其替换为一个 PyTorch 张量对象,以便您可以调用它的 backward() 方法。
可能的原因是,在您的代码中,您将字符串对象赋值给了一个需要张量对象的变量,或者您没有正确地将您的输入数据转换为 PyTorch 张量对象。
请检查您的代码中所有与输入数据有关的部分,并确保将它们转换为正确的张量对象。
上述代码又报错了,报错信息:Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 473, in <module> fine_tune(model, data) File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 464, in fine_tune batch_segment_ids = torch.tensor([x[1] for x in batch]) ValueError: expected sequence of length 4 at dim 1 (got 7) 请正确修改
根据报错信息,我们可以看到是`batch_segment_ids`的长度不一致导致的错误,因此需要检查一下`batch_segment_ids`的长度,确保它与其他参数的长度一致。你可以在`fine_tune`函数中添加以下代码,检查`batch_segment_ids`的长度:
```
print([len(x[1]) for x in batch])
```
这样就可以看到每个`batch_segment_ids`的长度,找到哪个长度不一致。然后,你需要检查一下数据集中的输入和输出是否统一,确保它们的长度一致。或者,你可以在`get_batches`函数中添加一些代码,并在生成batch之前检查输入和输出的长度是否一致。例如,你可以添加以下代码:
```
if len(input_ids) != len(output_ids):
raise ValueError('Input and output sequence lengths do not match')
```
这样就可以在生成batch之前检查长度是否一致。