针对你提出的问题“error: the function received no value for the required argument: ckpt_dir”,以下是根据提供的tips分点给出的详细回答: 确定函数需要的参数: 首先,需要明确你正在调用的函数需要哪些参数。根据错误信息,函数需要一个名为ckpt_dir的参数,且该参数是必需的。这意味着在调用该函数时,必须提供ckp...
你需要指定要加载权重的模型和新模型。 checkpoint_dir = 'path/to/checkpoint/directory' # 替换为实际的ckpt文件路径 checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model) checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)) 现在,你已经将ckpt文件中的权重加载到了新模型中。你可以对新模型进行进一步的操作...
torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py --ckpt_dir llama-2-7b-chat/ --tokenizer_path tokenizer.model --max_seq_len 512 --max_batch_size 6 Or without any trailing spaces : torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \--ckpt_dir llama-2-7b-chat/ \--toke...
existsbatch_size=2steps=10epochs=1emb_dim=4sample_num=epochs*steps*batch_sizecheckpoint_dir='chec...
7."-d /kaggle/working/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion" 或 "--dir=/kaggle/working/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion":指定要将下载的文件保存到的目录。 8."-o realisticVisionV30_v30VAE.safetensors" 或 "--out=realisticVisionV30_v30VAE.safetensors":指定要将下载的文件...
在Tensorflow中，如何查看保存的ckpt文件模型代码，主要涉及两种主要的模型保存方式：checkpoint格式和frozen_graph格式。在checkpoint格式下，训练代码中定义了三个主要函数，运行python train.py命令会在当前目录下生成一个名为checkpoint_dir的目录。为了加载ckpt并检查图结构，需要在Tensorflow框架下执行代码。运...
搞定了上边所有,就可以继续训练了。主要关注的有4个:模型结构和权重;有状态的callback;hydra;logger的路径。前两个已经被lightning搞定了,后两个需要自己重新设定路径。logger的root path通常会依赖于一个由${hydra:runtime.output_dir}决定的变量。而hydra可以由config/hydra自由配置 ...
cp file1 file2 dir/ :拷贝 file1、file2 到 dir/ 目录 -R/r :这是一个参数,在拷贝的时候,我们在 cp 命令后面加上 -R 或者 -r 可以拷贝目录及其中全部内容 -u 源比目标新时才拷贝 mv:移动文件夹或者文件,同时可以重名了。可以结合路径实现不同文件夹间的移动 ...
checkpoint_path = os.path.join(model_dir, "model.ckpt-18000") reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) # var_to_shape_map里存储了所有变量和其值的键值对 var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map: # 打印出所有key及其value ...
(model:BertModel,ckpt_dir:str,model_name:str):"""Args:model: BertModel Pytorch model instance to be convertedckpt_dir: Tensorflow model directorymodel_name: model nameCurrently supported HF models:- Y BertModel- N BertForMaskedLM- N BertForPreTraining- N BertForMultipleChoice- N BertForNext...