【发布时间】:2020-11-17 17:39:37
【问题描述】:
我对 fastai 库有疑问。我的代码如下:
import fastai
from fastai.text import *
import os
import pandas as pd
import fastai
from fastai import *
lab = df.columns[0]
data_lm = TextLMDataBunch.from_csv(r'/AWD', 'data.csv', label_cols = lab, text_cols = ['text'])
data_clas = TextClasDataBunch.from_csv(r'/AWD', 'data.csv', vocab = data_lm.train_ds.vocab, bs = 256,label_cols = lab, text_cols=['text'])
data_lm.save('data_lm_export.pkl')
data_clas.save('data_clas.pkl')
learn = language_model_learner(data_lm,AWD_LSTM,drop_mult = 0.3)
learn.lr_find()
learn.recorder.plot(skip_end=10)
learn.fit_one_cycle(10,1e-2,moms=(0.8,0.7))
learn.save('fit_head')
learn.load('fit_head')
我的数据很大,所以 fit_one_cycle 中的每个 epoch 持续大约 6 小时。我的资源使我只能在 SLURM JOB 70h 中训练模型,因此我的整个脚本将被取消。我想把我的脚本分成几部分,第一个最长的部分必须学习和保存 fit_head。一切正常,之后我想加载我的模型再次训练它,但我收到了这个错误:
**RuntimeError: 为 SequentialRNN 加载 state_dict 时出错: 0.encoder.weight 的大小不匹配:从检查点复制形状为 torch.Size([54376, 400]) 的参数,当前模型中的形状为 torch.Size([54720, 400])。 **
我在 github/stack 帖子上检查了类似的问题,并尝试了以下类似的解决方案,但我找不到任何有用的东西。
data_clas.vocab.stoi = data_lm.vocab.stoi
data_clas.vocab.itos = data_lm.vocab.itos
是否有可能加载经过训练的模型而不会出现此问题?
【问题讨论】: