当使用GPT2时,我们可以简单地传递'labels‘参数来获得损失,如下所示: import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', return_dict=True)
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute",
您好,我已经使用了非常棒的库huggingface转换器在GPT2中生成文本,效果非常好:
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode("Once upon a time there was")).unsqueeze(0)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
greedy_ou
我有2个ESP,这可能是问题所在,但我认为可以修复,因为我可以使用GRUB集手动启动。不管怎么说这是我的安排。当我在其他机器上重新输入时,请忽略某些可能的错误:
fdisk -l
/dev/sda1 Windows recovery
/dev/sda2 EFI system
/dev/sda3 Microsoft reserved
/dev/sda4 Microsoft basic data
/dev/sda5 Windows recovery
/dev/sda6 EFI System (linux)
/dev/sda7 Linux fs
linux
我有一个磁盘映像:
Sector size (logical/physical): 512B/512B
Partition Table: gpt
Disk Flags:
Number Start End Size File system Name Flags
1 1049kB 262MB 261MB fat16 MemTest86 legacy_boot, msftdata
2 263MB 524MB 261MB fat16 EFI System P
基本上,我试图让gpt2响应变量{text}中的提示符,并遇到以下错误:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
到目前为止,这是我的代码:
import gradio as gr
from transformers import pipeline, GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')#gpt2-xl #for very powerful model
model = GPT2LMHeadModel.
我已经确认USB上有一个适当的Ubuntu可引导文件命令。USB插在笔记本电脑上。grub菜单在启动时会自动显示。
问题是没有从USB引导的选项。
现在我想编辑grub.cfg,使它包含USB引导选项。从这里我该怎么做?
另外,/boot/grub/grub.cfg:
#
# DO NOT EDIT THIS FILE
#
# It is automatically generated by grub-mkconfig using templates
# from /etc/grub.d and settings from /etc/default/grub
#
### BEGIN /etc
我正在重新培训GPT2语言模型,并关注这个博客:
在这里,他们已经在GPT2上训练了一个网络,而我也在尝试重新创建一个网络。但是,我的数据集太大了(250 my ),所以我想继续每隔一段时间进行培训。换句话说,我想检查模型的训练。如果有任何帮助,或一段代码,我可以实现的检查点和继续培训,这将对我有很大帮助。谢谢。
我正在使用GPT/UEFI系统。我安装了KDE Neon,自夏天以来我一直在使用它,没有任何问题。然后今天,我删除了/EFI/ubuntu/,在重新启动系统之后,它就卡在grub命令行"grub>“上了。
1-我可以通过将下面的命令写入grub命令行来引导系统。
configfile (hd0,gpt1)/EFI/neon/grub.cfg
2-也是下列指挥工程
configfile (hd0,gpt2)/boot/grub/grub.cfg
3-也是下列指挥工程
set prefix=(hd0,gpt2)/boot/grub
set root=(hd0,gpt2)/boot
n
我正在尝试运行huggingface文档中的一个脚本示例: import torch
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
generated = tokenizer.encode("The Manhattan bridge")
context = torch.tensor([generated])
past = None
for i in range(100):
print
我正在开发一个代码,以便使用预先训练好的模型来完成机器翻译任务。我的数据的word-to-id长度是91,我为我的模型开发了以下代码:
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers.models.gpt2.modeling_gpt2 import GPT2Model
# data preparation code
def batch_sequences(x, y, env):
"""
Take as input a list of n sequences
我正在尝试优化GPT2上的推理时间。在Google Colab上,调用脚本后生成样本的当前时间是55秒。我添加了时间戳,试图找出瓶颈所在。代码如下:
for _ in range(nsamples // batch_size):
out = sess.run(output, feed_dict={
context: [context_tokens for _ in range(batch_size)]
})[:, len(context_tokens):]
for i in range(b
我正在尝试将内核升级到4.19,因为我需要运行一些需要它的基准测试(打开一些内核选项)。我完全不明白为什么这不管用。我已经完成了两个ubuntu 18清理安装,下载了4.19内核,做了oldconfig (或olddefconfig),安装了模块和内核本身。重新启动后,输出内容如下
Loading Linux 4.19.237
Loading initial ramdisk
error: out of memory
Press any key to continue
按下键后,它只显示初始引导消息和错误堆栈:
📷
如果我重新启动,较旧的(4.15)内核仍然启动并运行良好。
grub.cfg上的
我使用Live和GParted来调整引导分区的大小。现在,我的ThinkPad正在引导到一个grub>提示符,我意识到我不知道该做什么。
正如建议的在另一个线程中那样,我尝试输入"exit“并返回,但这会让我进入一个启动循环,回到grub提示符。
因此,我试图列出每个(hd0...)的内容,但在任何地方都找不到/efi/boot/grub。
ls (hd1,gpt2)/efi是空的。(hd1,gpt2)是我的/boot分区。
ls (hd1,gpt1)/efi/boot包括bootx64.efi和fbx64.efi,但没有grub
我的下一步是什么,这样我就可以启动Ubuntu了
我在OVH上有一个带有Cpanel的服务器,它有2x2TB分区,其lsblk命令输出如下所示。几天前,我运行了一些升级程序,在重新启动服务器之后,我的服务器在引导过程中没有正确启动并停止运行,并显示了如下提示:
https://prnt.sc/nz50jf
我做了一些研究,并能够通过在grub提示符下运行以下命令来引导服务器:
set prefix=(hd0,gpt2)/boot/grub2
set root=(hd0,gpt2)
linux (hd0,gpt2)/boot/vmlinuz-4...…… root=/dev/md2 ro
boot
然后,我寻找了一个永久的解决方案,它带我访问了