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我一直在尝试微调HuggingFace的会话模型:混合体。我尝试了官方拥抱脸网站上给出的传统方法，它要求我们使用trainer.train()方法。我使用.compile()方法进行了尝试。我尝试过使用PyTorch和TensorFlow对我的数据集进行微调。这两种方法似乎都失败了，并给出了一个错误，说明没有名为Blenderbot模型的编译或训练方法。我甚至在网上到处查看Blenderbot是如何对我的自定义数据进行微调的，但是它没有正确地提到运行时没有抛出一个错误。我已经浏览过Youtube教程、博客和StackOverflow帖子，但没有人回答这个问题。希望有人能在这里回应并帮助我。我也
浏览 7修改于2022-07-19得票数 6
我一直在尝试通过源代码来训练一个漏洞检测模型。而且，经过一点搜索，我认为一个很好的起点可能是使用来自HuggingFace和PyTorch和pl.lightning火炬的预培训变压器模型。我选择DistilBert是因为它是最快的。然而，我的成绩一直很差。这个模型似乎没有学习和推广。具体来说，在训练期间，列车损失剧烈振荡，准确率约为70 %，召回率极低(这意味着模型总是预测一个标签)。class Model(pl.L
浏览 6提问于2022-05-11得票数 1
我正在尝试使用一个预先训练的伯特模型，用SST2数据处理器进行微调。但是当我给出预训练模型的检查点时，它显示的是“在检查点中找不到密钥output_bias”。TASK = 'STS' #@param {type:\"string\"}tf.gfile.M
浏览 0修改于2019-08-19得票数 1
在tensorflow中，使用slim.learning.train (TF0.11)，我希望从检查点恢复一个模型并继续进行培训。该模型有一个成功的培训课程，我想微调它。但是，当我这样做时，TF崩溃时会出现错误Init operations did not make model ready.。tf.contrib.slim.learning.train( train_dir, graph=g,
global_step=
浏览 3修改于2016-10-19得票数 1
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我在深度学习和它的框架方面相对较新。目前，我正在试验Caffe框架，并试图微调Vgg16_places_365。
。
最初，我将批处理大小设置为50，然后迭代地将其缩减到10 (因为它在batch_size =10时工作)。现在，这个模型正在被
浏览 7修改于2017-05-23得票数 1
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我有，比方说，n图像，对于每个图像，我有另外2个人工(合成)特征，图像标签是一维整数。编辑:这两个特性可以是任意2个数字(一维)，比如两个数字，表示图像属于哪一类，以及有多少图像属于该类。
浏览 4修改于2016-01-03得票数 0
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我正在为caffe中的回归问题完成imagenet。目前我正在使用欧几里登损失，但我不认为它对我的情况有任何好处。请帮帮我！
浏览 1修改于2016-01-04得票数 2
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C:\GPT2\gpt-2-finetuning\src\generate_unconditional_samples.py --temperature 0.8 --top_k 40 --model_name>>>OSError: [WinError 193] %1 is not a valid Win32 application
os.system("C:\GPT2\gpt-2-finetuning>C:\GPT2\gpt-2-finetuning\src\generate_unco
浏览 0提问于2020-05-08得票数 0
python run_lm_finetuning.py \ --model_type=gpt2 \ main() train_dataset= load_and_cache_examples(args, tokenizer, evaluate=Fal
浏览 0提问于2020-01-29得票数 1
/outputs'))finetuning_model = run_context.register_model(model_name='finetuning_similarity_model',
浏览 5修改于2020-01-11得票数 7
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我只是在使用huggingface库，并在运行run_lm_finetuning.py时获得以下消息: AttributeError：'GPT2TokenizerFast‘对象没有属性'max_len’我的完整实验: mkdir实验-模型名称或路径distilgpt2-列车数据文件small_dataset_train_preprocessed.txt
浏览 26提问于2021-04-14得票数 2
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future.result() finetuning_epoch_fraction=finetuning_epoch_fraction,
File "e:\anaconda\lib\site-packages\rasa\train.py", line 305, in _train_async_internalfinetuning_e
浏览 42提问于2021-04-08得票数 0
[--config CONFIG]transformers-cli <command> [<args>] convert: error: the following arguments are
浏览 12提问于2020-05-16得票数 0
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Will test compute_metrics = finetuning_utils.compute_metrics下面是finetuning_utils.model_init()包含的内容： def model_init():
"""Returns an initialized model for use
浏览 323修改于2021-03-27得票数 0
我想把examples/run_lm_finetuning.py从中用在一个经过预先训练的伯特模型上。但是，从文档中可以看出，应该如何构造一个语料库文件(除了引用Wiki-2数据集之外)。通过查看examples/run_lm_finetuning.py的代码，并不能直接看出下一个句子预测目标的序列对是如何形成的。--line-by-line选项在这里有帮助吗？
浏览 7修改于2020-04-24得票数 6
我正在关注hugging face网站上的documentation，在那里他们说要对GPT-2进行微调，我应该使用脚本run_lm_finetuning.py进行微调，使用脚本run_generation.py
浏览 16修改于2020-11-29得票数 1
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1回答
这可能是一个愚蠢的问题，但在执行此代码后，它会给出以下错误IndexError: list index out of rangeimport re
f=open("finetuning.txt
浏览 0提问于2020-04-21得票数 0
future.result() finetuning_epoch_fraction=finetuning_epoch_fraction,
File "d:\nlp\rasa_env\lib\site-packages\rasa\train.py", line 353, in _train_async_internalfinetuning
浏览 2修改于2021-03-19得票数 3
我指的是这样的剧本：--train_corpus my_corpus.txt
--bert_model bert-base-uncased
浏览 5修改于2020-11-26得票数 1
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在迁移了所有组件并使其与托管实例和Power服务一起工作之后，我们已经到达了finetuning阶段。
我注意到组和服务原则在角色属性的成员资格概述中显示为objectId@tenantId。
浏览 4提问于2020-05-25得票数 0
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