OSError Unable to load weights from pytorch checkpoint file. If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True

时间: 2023-08-15 20:08:55 浏览: 354
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解决Pytorch 加载训练好的模型 遇到的error问题

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这个错误通常表示你试图从一个不兼容的 PyTorch checkpoint 文件中加载权重。如果你是从 TensorFlow 2.0 的 checkpoint 文件中加载 PyTorch 模型，请确保将参数 `from_tf=True` 设置为 True。如果这不是你的情况，请确保你正在尝试加载一个与你的 PyTorch 版本兼容的 checkpoint 文件，并且没有其他错误导致了这个问题。
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这个报错怎么解决OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for '/home/gu123/data/13b/model/pytorch_model-00002-of-00041.bin' at '/home/gu123/data/13b/model/pytorch_model-00002-of-00041.bin'. If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True.

这个报错可能是因为你...此外，您可以尝试设置 from_tf=True 以从 Tensorflow 模型文件中加载 PyTorch 模型。如果这个错误仍然存在，你可以尝试重新训练模型，并确保你保存的模型文件与你正在加载的文件完全匹配。

这个报错怎么解决OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for '/home/gu123/data/13b/model/pytorch_model-00002-of-00041.bin' at '/home/gu123/data/13b/model/pytorch_model-00002-of-00041.bin'. If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.，请告诉我解决代码，我需要去哪里修改代码

2. 尝试将 from_tf 参数设置为 True，以从 Tensorflow 模型文件中加载 PyTorch 模型。 3. 确保您的代码中引用的模型文件路径与您保存模型时使用的路径相同。 4. 检查您的 PyTorch 版本是否与您正在加载的模型...

oserror: unable to load weights from pytorch checkpoint file for 'd:\code\mo

OSERROR: 无法从PyTorch检查点文件加载权重，文件路径为'd:\code\mo。 当在PyTorch中遇到"OSERROR: 无法从PyTorch检查点文件加载权重"的错误时，可能有以下几个原因： 1. 文件路径错误：首先，需要确认检查点文件...

BERT模型Load报错OSError: Can't load weights for 'bert-base-chinese'. Make sure that: - 'bert-base-chinese' is a correct model identifier listed on 'https://huggingface.co/models' - or 'bert-base-chinese' is the correct path to a directory containing a file named one of pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.

这个错误通常是尝试加载BERT-base-chinese模型的权重时出现的。有两个可能的原因： 1. 'bert-base-chinese' 不是...请确保权重文件的路径正确，并且权重文件的名称为pytorch_model.bin、tf_model.h5或model.ckpt之一。

import os from configparser import ConfigParser # configparser是python一个读取配置文件的标准库 _conf_dir = os.path.dirname(__file__) _conf_file = os.path.join(_conf_dir, 'config.ini') class MyParser(ConfigParser): def as_dict(self): d = dict(self._sections) for k in d: d[k] = dict(d[k]) return d def _get_all_conf(): _config = MyParser() result = {} if os.path.isfile(_conf_file): try: _config.read(_conf_file, encoding='UTF-8') result = _config.as_dict() except OSError: raise ValueError("Read config file failed: %s" % OSError) return result config = _get_all_conf() sys_cfg = config['sys'] log_cfg = config['log'] smtp_cfg = config['smtp'] email_cfg = config['email'] HOME_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) CASE_DIR = os.path.join(HOME_DIR, "testcase") REPORT_DIR = os.path.join(HOME_DIR, "report")

这段代码是用来读取配置文件的，其中用到了 configparser 库来解析配置文件。代码首先获取当前文件所在目录，然后拼接上配置文件名得到配置文件的完整路径。接着定义了一个 MyParser 类，继承自 ConfigParser 类，并...

Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-master\jjjjjj.py", line 7, in <module> converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('best.onnx') File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\lite\python\lite.py", line 1270, in from_saved_model saved_model = _load(saved_model_dir, tags) File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\load.py", line 869, in load return load_internal(export_dir, tags, options)["root"] File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\load.py", line 881, in load_internal loader_impl.parse_saved_model_with_debug_info(export_dir)) File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\loader_impl.py", line 56, in parse_saved_model_with_debug_info saved_model = _parse_saved_model(export_dir) File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\loader_impl.py", line 113, in parse_saved_model raise IOError( OSError: SavedModel file does not exist at: best.onnx\{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}

这个错误提示是因为代码中使用了一个不存在的 SavedModel 文件 "best.onnx"，请确认该文件是否存在，或者你需要更正文件路径。同时，你也可以检查一下文件格式是否正确，因为 ".onnx" 文件通常是用于其他框架的模型...

(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 44, in __init__ self.tokenizer = self.init_tokenizer() File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 31, in init_tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 1795, in from_pretrained raise EnvironmentError( OSError: Can't load tokenizer for 'bert-base-uncased'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'bert-base-uncased' is the correct path to a directory containing all relevant files for a BertTokenizer tokenizer.

这个错误是由于无法加载'BertTokenizer'引起的。根据错误信息，它无法从本地或Hugging Face模型库中找到名为'bert-base-uncased'的tokenizer。 请确保你已经安装了相应的依赖项，并且可以从Hugging Face模型库中...

wdv4szh@SZH6-C-000AV:~/jw_code/can-tools$ python3 can_martix.py ldf is not supported xls is not supported Traceback (most recent call last): File "can_martix.py", line 4, in <module> db = canmatrix.formats.load("path/to/your/arxml/file.arxml", "arxml") File "/home/wdv4szh/.local/lib/python3.8/site-packages/canmatrix/formats/__init__.py", line 88, in load dbs = module_instance.load(file_object, **options) # type: ignore File "/home/wdv4szh/.local/lib/python3.8/site-packages/canmatrix/formats/arxml.py", line 1937, in load ea.open(file) File "/home/wdv4szh/.local/lib/python3.8/site-packages/canmatrix/formats/arxml.py", line 78, in open self.tree = lxml.etree.parse(filename) File "src/lxml/etree.pyx", line 3519, in lxml.etree.parse File "src/lxml/parser.pxi", line 1839, in lxml.etree._parseDocument File "src/lxml/parser.pxi", line 1865, in lxml.etree._parseDocumentFromURL File "src/lxml/parser.pxi", line 1769, in lxml.etree._parseDocFromFile File "src/lxml/parser.pxi", line 1163, in lxml.etree._BaseParser._parseDocFromFile File "src/lxml/parser.pxi", line 601, in lxml.etree._ParserContext._handleParseResultDoc File "src/lxml/parser.pxi", line 711, in lxml.etree._handleParseResult File "src/lxml/parser.pxi", line 638, in lxml.etree._raiseParseError OSError: Error reading file 'path/to/your/arxml/file.arxml': failed to load external entity "path/to/your/arxml/file.arxml" wdv4szh@SZH6-C-000AV:~/jw_code/can-tools$

错误消息中指示无法读取文件 'path/to/your/arxml/file.arxml'，因为它无法找到外部实体。 请确保您提供的文件路径是正确的，并且文件实际存在于指定的位置。您需要将 "path/to/your/arxml/file.arxml" 替换为...

oserror: unable to open file (unable to open file: name = './models/mask_rcn

py', errno = 2, error message = 'No such file or directory')的错误原因是什么？ 这个错误的原因是程序找不到所需的文件。根据错误提示信息，程序试图打开路径为"./models/mask_rcn.py"的文件，但是因为文件不...

(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Loading VIT Loading VIT Done Loading Q-Former Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 409, in cached_file resolved_file = hf_hub_download( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\utils\_validators.py", line 120, in _inner_fn return fn(*args, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py", line 1259, in hf_hub_download raise LocalEntryNotFoundError( huggingface_hub.utils._errors.LocalEntryNotFoundError: Connection error, and we cannot find the requested files in the disk cache. Please try again or make sure your Internet connection is on. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 64, in __init__ self.Qformer, self.query_tokens = self.init_Qformer( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 47, in init_Qformer encoder_config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 546, in from_pretrained config_dict, kwargs = cls.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like bert-base-uncased is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.

这个错误是由于网络连接问题导致无法下载所需的模型和文件。... ...如果你使用的是代理，请确保代理设置正确。 如果你的网络连接正常，但仍然无法下载模型，你可以尝试使用离线模式运行脚本。在离线模式下，你需要手动...

File "main.py", line 9, in <module> from real_cnn_model.data.data_container import ImageNetContainer File "/home/ywb/n_imagenet-main/real_cnn_model/data/data_container.py", line 1, in <module> from real_cnn_model.data.imagenet import ImageNetDataset File "/home/ywb/n_imagenet-main/real_cnn_model/data/imagenet.py", line 2, in <module> from torch_scatter import scatter_max, scatter_min File "/home/ywb/n_imagenet-main/your_path/e2t/lib/python3.7/site-packages/torch_scatter/__init__.py", line 12, in <module> library, [osp.dirname(__file__)]).origin) File "/home/ywb/n_imagenet-main/your_path/e2t/lib/python3.7/site-packages/torch/_ops.py", line 104, in load_library ctypes.CDLL(path) File "/home/ywb/n_imagenet-main/your_path/e2t/lib/python3.7/ctypes/__init__.py", line 364, in __init__ self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: libc10_cuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory这个错误是什么，怎么解决

这个文件是PyTorch的CUDA库之一，它包含CUDA操作的实现。您可以尝试以下方法解决这个问题： 1.检查您的CUDA和PyTorch版本是否匹配。如果您的PyTorch版本与CUDA版本不兼容，可能会导致此错误。 2.尝试重新安装...

Traceback (most recent call last): File "D:/SRP/faster-rcnn-pytorch-master/faster-rcnn-pytorch-master/train.py", line 249, in <module> pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location = device) File "D:\anaconda\anzhuan\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 791, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "D:\anaconda\anzhuan\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 271, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "D:\anaconda\anzhuan\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 252, in __init__ super().__init__(open(name, mode)) OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'logs\\loss_2023_07_24_12_06_40\x08est_epoch_weights.pth' Process finished with exit code 1

这个错误是由于文件路径中包含了无效的字符导致的。具体来说，路径中的\x08字符是无效的，可能是由于编码问题或者其他原因导致的。 为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 检查文件路径中是否包含了...

OSError: Unable to open boundary dataset file. Only the 'crude', 'low' and 'intermediate' resolution datasets are installed by default. If you are requesting a 'high' or 'full' resolution dataset, you need to install the basemap-data-hires package.怎么解决

这个错误提示是在使用基于Matplotlib的Basemap库中发生的，它用于绘制地图和地理数据。这个错误是由于无法找到边界数据集文件。如果你正在请求高分辨率数据集，你需要安装basemap-data-hires包。...

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like THUDM/chatglm-6b is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'. Traceback: File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 77, in <module> st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 40, in predict tokenizer, model = get_model() File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 31, in get_model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\tokenization_auto.py", line 634, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 896, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError(

这个错误是由于无法连接到Hugging Face的服务器来加载模型文件所致。可能是因为你的网络连接有问题，或者模型文件在缓存中不存在。另外，根据错误信息看起来你使用了一个不正确的模型路径。请确保你提供的模型路径是...

--------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-76f2930386d7> in <module>() ----> 1 model.save('CNN_CIFAR10_model_h5') D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\network.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 1088 raise NotImplementedError 1089 from ..models import save_model -> 1090 save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 1091 1092 def save_weights(self, filepath, overwrite=True): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer) 377 opened_new_file = False 378 --> 379 f = h5dict(filepath, mode='w') 380 381 try: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\utils\io_utils.py in __init__(self, path, mode) 184 self._is_file = False 185 elif isinstance(path, str): --> 186 self.data = h5py.File(path, mode=mode) 187 self._is_file = True 188 elif isinstance(path, dict): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py in __init__(self, name, mode, driver, libver, userblock_size, swmr, rdcc_nslots, rdcc_nbytes, rdcc_w0, track_order, **kwds) 406 fid = make_fid(name, mode, userblock_size, 407 fapl, fcpl=make_fcpl(track_order=track_order), --> 408 swmr=swmr) 409 410 if isinstance(libver, tuple): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py in make_fid(name, mode, userblock_size, fapl, fcpl, swmr) 177 fid = h5f.create(name, h5f.ACC_EXCL, fapl=fapl, fcpl=fcpl) 178 elif mode == 'w': --> 179 fid = h5f.create(name, h5f.ACC_TRUNC, fapl=fapl, fcpl=fcpl) 180 elif mode == 'a': 181 # Open in append mode (read/write). h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper() h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper() h5py\h5f.pyx in h5py.h5f.create() OSError: Unable to create file (unable to truncate a file which is already open)

很抱歉，保存模型时出现了一个错误。...model.save('CNN_CIFAR10_model_h5') 之后，你可以尝试重新运行保存模型的代码。如果问题仍然存在，请检查是否有其他进程正在使用相同的文件，并关闭它们。

File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\h5f.pyx", line 106, in h5py.h5f.open OSError: Unable to open file (file signature not found)

这个错误通常是因为你要打开的文件不是 HDF5 格式的文件。请确保你正在尝试打开的文件是 HDF5 文件，并且没有损坏。你可以尝试使用 HDFView 或 h5dump 工具来检查文件是否正确。如果文件确实是 HDF5 文件，但仍然...
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CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。