目前,我正在尝试在代码中使用经过自定义培训的OpenNLP名称查找器模型。我的项目使用OpenNLP 1.6.0,是使用Eclipse开发的。使用OpenNLP 1.6.0对模型进行了训练。
然而,我得到了这个恼人的错误:
java.lang.IllegalArgumentException : opennlp.tools.util.InvalidFormatException: Model version 1.6.0 is not supported by this (1.5.3) version of OpenNLP!
向提出了一个类似的问题,并回答说,问题是由于OpenNLP模型正在使用
我训练了一个香草vae,它是我从this repository修改的。当我尝试使用经过训练的模型时,我无法使用load_from_checkpoint加载权重。我的checkpoint对象和我的lightningModule对象似乎不匹配。 我已经使用pytorch-lightning LightningModule设置了一个实验(VAEXperiment)。我尝试使用以下命令将权重加载到网络中: #building a new model
model = VanillaVAE(**config['model_params'])
model.build_layers()
#
我刚刚加载了预先训练好的模型3Dresnet https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch。 从上面的链接下载文件'resnext-101-kinetics.pth‘后,我以这种方式加载了这个模型:way i defined the model 这个模型适用于视频的大数据集(不幸的是,我的pc上没有足够的空间,我也找不到可以下载部分数据集的链接)。我只想知道我是否正确地加载了模型,以及这个网络是否经过了训练。有一个选项可以确保模型加载良好?我打印了state_dict,它也打印了权重。谢谢你的帮助。
我试图训练一个量化模型,并将其转化为ONNX。我在pytorch_quantization软件包的帮助下使用了量化感知训练技术.我使用以下代码将我的模型转换为ONNX:
from pytorch_quantization import nn as quant_nn
from pytorch_quantization import calib
from pytorch_quantization.tensor_quant import QuantDescriptor
from pytorch_quantization import quant_modules
import onnxruntime
我正在使用fastai和pytorch来微调huggingface的XLMRoberta。我已经训练了模型,在我训练它的机器上一切都很好。
但是,当我试图在另一台机器上加载模型时,我得到指向.cache/torch/transformers/的OSError - Not Found - No such file or directory。问题是vocab_file的路径。
我已经使用fastai的将模型导出为.pkl文件,但我不认为这个问题与fastai有关,因为我发现出现在flairNLP中。
在训练期间存储vocab_file的缓存文件夹的路径似乎嵌入在.pkl文件中:
错误来自tr
我有一个现有的模型,在这个模型中,我加载了一些预先训练好的权重,然后在pytorch中进行预测(一次一个图像)。我正在尝试将它基本上转换为pytorch闪电模块,并对一些事情感到困惑。 因此,目前,我的模型__init__方法如下所示: self._load_config_file(cfg_file)
# just creates the pytorch network
self.create_network()
self.load_weights(weights_file)
self.cuda(device=0) # assumes GPU and uses one. This
我使用Python3.8环境和segmentation_models_pytorch aka smp训练了一个分段模型。当我保存它并在我的预测环境中加载(Python3.6和smp)时,它只在
import torch
model = torch.load(path.join('models', model_name))
但是,它与onnx包(onnx需要更新的Python)发生冲突。我用Python3.10创建了新的conda环境(另一个使用Python3.11)。现在,torch拒绝装载错误消息ModuleNotFoundError: No module named
我使用pytorch训练huggingface-transformers模型,但每个时期,总是输出警告:
The current process just got forked. Disabling parallelism to avoid deadlocks... To disable this warning, please explicitly set TOKENIZERS_PARALLELISM=(true | false)
如何禁用此警告?