config_class.from_pretrained

时间: 2023-03-24 15:03:17 浏览: 250
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_side="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_side',需要如何修改

根据提示信息,GPT2LMHeadModel并不支持padding_side参数,因此需要修改AutoModelForCausalLM.from_pretrained()中的padding_side参数为其他可用的参数,如padding_mode或pad_token_id等。例如: ``` model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium", padding_mode="left") ```
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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

C:\Users\Guo\.conda\envs\ts39\python.exe C:\Users\Guo\Desktop\xm\PyTorch-Classification-Trainer1\train.py torch version:2.6.0+cpu 0.8.2 ============================================================ config_file: configs/config.yaml distributed: False data_type: age_gender train_data: ['data/megaage_asian/train.txt', 'data/morph/train.txt'] test_data: ['data/megaage_asian/test.txt'] class_name: ['female', 'male'] gender_class: 2 gender_loss: CrossEntropyLoss age_class: 70 age_loss: L1Loss use_age_ld: True train_transform: train test_transform: val work_dir: work_space/ net_type: AE_mobilenet_v2 width_mult: 1.0 input_size: [112, 112] rgb_mean: [0.5, 0.5, 0.5] rgb_std: [0.5, 0.5, 0.5] batch_size: 64 lr: 0.01 optim_type: SGD momentum: 0.9 num_epochs: 150 num_warn_up: 5 num_workers: 8 weight_decay: 0.0005 scheduler: ExpLR milestones: [30, 80, 120] gpu_id: [0] log_freq: 50 progress: True pretrained: True finetune: False ============================================================ INFO: build_train_loader,input_size:[112, 112] load data:data/megaage_asian/train.txt have data:37563 Dataset have images:37563 load data:data/morph/train.txt have data:49096 Dataset have images:49096 class_count :{51: 961, 19: 2224, 28: 2852, 26: 2325, 24: 2856, 18: 2388, 31: 1785, 43: 1980, 32: 1743, 44: 1884, 21: 2235, 48: 1067, 29: 1992, 23: 2663, 22: 2409, 16: 1971, 46: 1429, 40: 2126, 34: 2204, 1: 861, 27: 2586, 17: 2317, 52: 1409, 42: 2084, 39: 2184, 20: 2436, 5: 321, 33: 2110, 56: 619, 12: 467, 69: 185, 37: 2587, 57: 504, 25: 2295, 36: 2440, 67: 262, 38: 2478, 47: 1348, 35: 2565, 50: 694, 53: 638, 4: 356, 10: 297, 3: 445, 8: 286, 30: 2037, 58: 355, 9: 243, 6: 296, 61: 271, 49: 1037, 54: 536, 41: 2051, 15: 531, 55: 645, 45: 1344, 63: 119, 7: 297, 59: 208, 2: 530, 60: 318, 66: 252, 68: 193, 64: 212, 11: 267, 14: 344, 13: 272, 62: 170, 65: 229, 0: 34} balance_nums:{51: 1270, 19: 1425, 28: 1471, 26: 1433, 24: 1471, 18: 1438, 31: 1384, 43: 1403, 32: 1380, 44: 1394, 21: 1426, 48: 1289, 29: 1404,

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