config_class.from_pretrained

时间: 2023-03-24 16:03:17 浏览: 74
这是一个关于使用预训练模型的配置类的问题，我可以回答。config_class.from_pretrained是一个方法，用于从预训练模型中加载配置类。它可以帮助我们快速地使用预训练模型进行下游任务的微调。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "/home/nano/Downloads/chatglm6B-int4/web_demo.py", line 6, in <module> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/auto_factory.py", line 441, in from_pretrained config, kwargs = AutoConfig.from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/configuration_auto.py", line 915, in from_pretrained return config_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 553, in from_pretrained return cls.from_dict(config_dict, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 696, in from_dict config = cls(**config_dict) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/THUDM/chatglm-6b/619e736c6d4cd139840579c5482063b75bed5666/configuration_chatglm.py", line 98, in __init__ super().__init__( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 336, in __init__ import torch File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/__init__.py", line 229, in <module> from torch._C import * # noqa: F403 ImportError: /home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/../../torch.libs/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0: cannot allocate memory in static TLS block

这个错误提示表明在运行代码时，系统无法在静态TLS（Thread-Local Storage）块中分配内存。这可能是由于系统内存不足导致的。 你可以尝试以下方法解决这个问题： 1. 重新启动机器：有时候，系统内存不足可能是由于其他进程或应用程序占用了大量内存。通过重新启动机器可以释放内存，并解决该问题。 2. 关闭其他应用程序：关闭其他正在运行的应用程序，以释放内存空间。 3. 检查内存使用：你可以使用系统监视工具来检查内存使用情况，并确保有足够的可用内存来运行你的代码。 4. 增加虚拟内存：如果你的系统内存不足，你可以尝试增加虚拟内存大小。虚拟内存是硬盘上的一块预留空间，当物理内存不足时，操作系统会将部分数据转移到虚拟内存中。 5. 检查torch版本：确保你正在使用最新版本的torch库，并尝试更新或重新安装torch库。 如果上述方法都不起作用，那可能是由于系统硬件或操作系统本身的限制导致的。在这种情况下，你可能需要升级硬件或调整操作系统配置来处理更大的内存需求。

运行模型后提示Traceback (most recent call last): File "E:\data\ChatGPT\ChatGPT_Test.py", line 9, in <module> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium",padding_mode="left") File "C:\Users\MIS_L\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 471, in from_pretrained return model_class.from_pretrained( File "C:\Users\MIS_L\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 2498, in from_pretrained model = cls(config, *model_args, **model_kwargs) TypeError: GPT2LMHeadModel.__init__() got an unexpected keyword argument 'padding_mode'，需要如何修改

这个错误提示是由于参数padding_mode是在AutoModelForCausalLM的构造函数中被传递给GPT2LMHeadModel的构造函数，但是GPT2LMHeadModel的构造函数中并没有定义这个参数。 解决这个问题，可以直接在调用GPT2LMHeadModel时，将padding_mode参数从参数列表中去除。 修改前的代码： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium", padding_mode="left") ``` 修改后的代码： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium") ``` 这样就可以避免这个错误了。

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这段代码是一个PyTorch的模型定义，其中包括embedding层、LSTM层和全连接层。模型的输入是x，输出是out。其中，输入x的形状为[batch_size, seq_len]，表示一批输入数据中每个序列的长度为seq_len，总共有batch_size...

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这个错误提示表明加载模型时出现了问题。它指出需要在本地执行模型配置文件来解决此错误。您可以尝试按照以下步骤操作： 1. 确保您已经将模型的配置文件（chatglm2-6b-int4）下载到本地。 2. 在本地运行配置文件并...

class MyBertModel(nn.Module): def __init__(self, config): super(MyBertModel, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained(config.bert_path) for param in self.bert.parameters(): param.requires_grad = True self.fc = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_classes) def forward(self, x): context = x[0] # 输入的句子 mask = x[2] # 对padding部分进行mask，和句子一个size，padding部分用0表示，如：[1, 1, 1, 1, 0, 0] _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False) out = self.fc(pooled) return out

这个模型使用了预训练的 BERT 模型，通过 BertModel.from_pretrained(config.bert_path) 加载预训练模型。然后，使用一个全连接层 nn.Linear 将 BERT 的输出映射到指定的类别个数上，即 config.num_classes。 ...

class EntityRankerClassifier(nn.Module): def __init__(self, n_classes, PRE_TRAINED_MODEL_NAME): super(EntityRankerClassifier, self).__init__() self.bert = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME) self.drop = nn.Dropout(p=0.3) self.out = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask): _, pooled_output = self.bert( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=False ) output = self.drop(pooled_output) return self.out(output)

2. 模型结构：该模型使用预训练的BERT模型作为编码器，通过AutoModel.from_pretrained函数加载预训练模型，并将输入的文本序列input_ids和注意力掩码attention_mask传入BERT模型中，得到BERT模型的输出。这里使用的...

为以下代码写注释：class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # 用预训练的中文Bert模型初始化self.bert, 输出维度为num_labels # print(self.bert.config.hidden_...

'GPT2Classifier' object has no attribute 'config'

在上面的代码中，GPT2Config.from_pretrained('gpt2') 语句会从 Hugging Face 的模型库中加载 GPT2 模型的配置，并将其设置为 config 属性。现在你的 GPT2Classifier 类应该能够正常运行了。

该代码数据结构的初始化

self.transformer = GPT2Model.from_pretrained(config.model_name_or_path, config=config) self.lm_head = nn.Linear(config.hidden_size, config.vocab_size, bias=False) # 2. 初始化词向量 self....

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super().__init__(master) self.master = master self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): self.prompt_label = tk.Label(self, text="请输入上联：") self.prompt_label.pack(side=...

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Bert实现文本分类的代码

super().__init__() self.bert_model = bert_model self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier = torch.nn.Linear(bert_model.config.hidden_size, num_classes) def forward(self, input_ids, ...

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super(T5Model, self).__init__() self.tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small') self.encoder = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size) self.decoder = nn.Linear(config.hidden_...

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