config_class.from_pretrained

时间: 2023-03-24 08:03:17 浏览: 184
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config_system_switchs.txt

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。
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config_sample.inc.php

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serverconfig_dec.zip

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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...

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

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium", padding_mode="left") 修改后的代码： python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium") ...

class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个基于 LSTM 的文本分类模型的实现，模型的输入是一个由文本数据构成的批次（batch），输出是这个批次中每个文本数据的分类结果。在该模型中，首先根据配置信息创建了一个 Embedding 层，用于将每个词汇...

class Model(nn.Module): def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

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...

Traceback (most recent call last): File “D:\one-click-installers-main\text-generation-webui\server.py”, line 68, in load_model_wrapper shared.model, shared.tokenizer = load_model(shared.model_name, loader) File “D:\one-click-installers-main\text-generation-webui\modules\models.py”, line 78, in load_model output = load_func_maploader File “D:\one-click-installers-main\text-generation-webui\modules\models.py”, line 218, in huggingface_loader model = LoaderClass.from_pretrained(checkpoint, **params) File “D:\one-click-installers-main\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py”, line 456, in from_pretrained config, kwargs = AutoConfig.from_pretrained( File “D:\one-click-installers-main\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py”, line 947, in from_pretrained trust_remote_code = resolve_trust_remote_code( File “D:\one-click-installers-main\installer_files\env\lib\site-packages\transformers\dynamic_module_utils.py”, line 553, in resolve_trust_remote_code raise ValueError( ValueError: Loading models\chatglm2-6b-int4 requires you to execute the configuration file in that repo on your local machine. Make sure you have read the code there to avoid malicious use, then set the option to remove this error.trust_remote_code=True

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_...

如何运行以下模块使其可以运行bert模型：model_name = args.model # bert x = import_module('models.' + model_name)

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name) # 初始化配置，假设BERTConfig是一个自定义的类，类似上面提到的BERTConfig config = BERTConfig() else: # 如果不是BERT，按照原有的方式导入...

'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。

给出详细的复杂的完整的上述代码

bert_config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased') # 创建RGA模块和Bert模型 rga_module = RGA(bert_config, n_heads=8) teacher_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') ...

如何修改上述代码，使其可以运行bert模块

class BERTConfig(x.Config): def __init__(self, dataset, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.vocab_size = tokenizer.vocab_size self.hidden_size = x.config.hidden_size # BERT的隐藏层大小 ......

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4. **保存和加载**: 完成修改后，记得使用save_pretrained()和from_pretrained()方法保存和加载模型，以便其他人也能使用你的修改。 python custom_model.save_pretrained("my_custom_bert") loaded_custom_...

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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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