Question

我正在使用fast-ai库来训练IMDB评论数据集的样本。我的目标是实现情感分析，我只想从一个小的数据集开始（这个数据集包含1000个IMDB评论）。我已经使用this tutorial在VM中训练了模型。

我保存了data_lm和data_clas模型，然后保存了编码器ft_enc，然后保存了分类器学习者sentiment_model。然后，我从VM中获得了这4个文件，并将它们放入我的计算机中，并希望使用这些经过预训练的模型来对情绪进行分类。

这就是我所做的：

# Use the IMDB_SAMPLE file
path = untar_data(URLs.IMDB_SAMPLE)

# Language model data
data_lm = TextLMDataBunch.from_csv(path, 'texts.csv')

# Sentiment classifier model data
data_clas = TextClasDataBunch.from_csv(path, 'texts.csv', 
                                       vocab=data_lm.train_ds.vocab, bs=32)

# Build a classifier using the tuned encoder (tuned in the VM)
learn = text_classifier_learner(data_clas, AWD_LSTM, drop_mult=0.5)
learn.load_encoder('ft_enc')

# Load the trained model
learn.load('sentiment_model')

之后，我想使用该模型来预测句子的情感。执行此代码时，我遇到了以下错误：

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for AWD_LSTM:
   size mismatch for encoder.weight: copying a param with shape torch.Size([8731, 400]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([8888, 400]).
   size mismatch for encoder_dp.emb.weight: copying a param with shape torch.Size([8731, 400]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([8888, 400]).

回溯为：

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/user/PycharmProjects/SentAn/mainApp.py", line 51, in <module>
    learn = load_models()
  File "C:/Users/user/PycharmProjects/SentAn/mainApp.py", line 32, in load_models
    learn.load_encoder('ft_enc')
  File "C:\Users\user\Desktop\py_code\env\lib\site-packages\fastai\text\learner.py", line 68, in load_encoder
    encoder.load_state_dict(torch.load(self.path/self.model_dir/f'{name}.pth'))
  File "C:\Users\user\Desktop\py_code\env\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 769, in load_state_dict
    self.__class__.__name__, "\n\t".join(error_msgs)))

因此，在加载编码器时会发生错误。但是，我也尝试删除了load_encoder行，但是下一行learn.load('sentiment_model')发生了同样的错误。

我在fast-ai论坛中进行了搜索，发现其他人也遇到了此问题，但没有找到解决方案。在this post中，用户说这可能与不同的预处理有关，尽管我不知道为什么会这样。

有人知道我在做什么错吗？

Answer 1

似乎data_clas和data_lm的词汇量不同。我猜问题是由data_clas和data_lm中使用的不同预处理引起的。要检查我的猜测，我只是用

data_clas.vocab.itos = data_lm.vocab.itos

在下一行之前

learn_c = text_classifier_learner（data_clas，AWD_LSTM，drop_mult = 0.3）

这已修复错误。

使用Fast-ai时如何解决“在为AWD_LSTM加载state_dict时出现错误”

1 个答案: