写在最前面
原文发布时间：2023-03-02 14:34:05
可能原因：arg.那个值，可能用base model初始化了一个large model，所以参数矩阵对不上
解决方案1:在config里面修改参数
确认了没问题
解决方案2：pytorch model文件大了
下载的是large model ，但初始化用的是base model
由于质量分太低，因此进行完善更新
在深度学习中，迁移学习是一种强大的技术，允许我们利用已经训练好的基础模型（Base Model）来构建更大、更强大的模型（Large Model），以适应新任务或领域。然而，将基础模型的参数初始化到大模型时，可能会遇到参数矩阵对不上、权重不匹配的问题。本文将介绍这个问题的背景、原因以及解决方法。
参考：https://blog.csdn.net/asd123pwj/article/details/127510084
原文
先报错没有指定文件
OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_model.msgpack found in directory
在https://huggingface.co/搜索下载后，载入预训练模型时Pytorch遇到权重不匹配的问题
raise RuntimeError(f"Error(s) in loading state_dict for {model.__class__.__name__}:\n\t{error_msg}") RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PegasusForConditionalGeneration: size mismatch for final_logits_bias: copying a param with shape torch.Size([1, 96103]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1, 21128]). size mismatch for model.shared.weight: copying a param with shape torch.Size([96103, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([21128, 768]). size mismatch for model.encoder.embed_tokens.weight: copying a param with shape torch.Size([96103, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([21128, 768]). size mismatch for model.encoder.embed_positions.weight: copying a param with shape torch.Size([512, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1024, 768]). size mismatch for model.encoder.layers.0.self_attn.k_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([1024, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([768, 768]).
百度主要两个原因：
1、现为CPU，但加载了原先GPU训练的pkl
2、代码原因
首先排除代码因素，然后查看gpu状态
import torch print(torch.cuda.is_available())
排除以上两个原因后，尝试删除.pkl缓存文件，重新生成.pkl文件
依旧报错
请教学弟，
可能原因：
arg.那个值，可能用base model初始化了一个large model，所以参数矩阵对不上
解决方案1:在config里面修改参数
确认了没问题
解决方案2：pytorch model文件大了
下载的是large model ，但初始化用的是base model
重新下载小点的文件
解决啦hhh
完善更新
大模型初始化的权重不匹配问题：Base Model到Large Model
在深度学习中，迁移学习是一种强大的技术，允许我们利用已经训练好的基础模型（Base Model）来构建更大、更强大的模型（Large Model），以适应新任务或领域。然而，将基础模型的参数初始化到大模型时，可能会遇到参数矩阵对不上、权重不匹配的问题。本文将介绍这个问题的背景、原因以及解决方法。
什么是大模型？
大模型通常是基于预训练的基础模型构建的，它们通常比基础模型更复杂，包含更多的参数。大模型的目标是在新任务中学习更多的知识，通常包括更广泛的领域或更复杂的任务。为了构建大模型，通常需要将基础模型的参数初始化到大模型中，以便利用基础模型已经学到的特征。
参数矩阵对不上和权重不匹配问题
当将基础模型的参数初始化到大模型时，经常会出现参数矩阵对不上、权重不匹配的问题。这是因为大模型和基础模型的体系结构不同，导致参数的形状和尺寸不匹配。
问题1: 参数数量不匹配
大模型通常包含更多的层和参数。如果基础模型和大模型的架构不匹配，大模型的某些层将没有对应的参数，或者某些参数将被多次使用。这会导致参数数量不匹配的问题。
问题2: 参数形状不匹配
即使参数数量相同，参数的形状（shape）也可能不匹配。例如，如果大模型的卷积层的滤波器尺寸与基础模型的滤波器尺寸不同，参数形状就会不匹配。
解决大模型参数不匹配问题
解决大模型参数不匹配问题的方法通常涉及以下步骤：
1. 定义一致的模型架构
确保大模型的架构与基础模型保持一致。这包括层的数量、类型和顺序。如果基础模型包含卷积层、全连接层等，大模型也应该包含相同类型的层。
2. 修改模型架构
如果大模型的任务需要更复杂的模型架构，可以添加额外的层来处理任务的要求。这些额外的层应该在参数初始化时被正确初始化。
可能需要添加或删除层，调整参数的形状等。
3. 调整权重
如果参数数量和形状不匹配，需要手动调整权重，以适应大型模型的形状。这包括裁剪权重、复制权重、或使用适当的初始化策略，以便与大模型的架构相匹配。
4. 使用迁移学习工具
一些深度学习框架和工具提供了自动处理迁移学习中参数不匹配问题的功能。例如，Keras提供了迁移学习工具，可以在构建大模型时自动处理参数不匹配问题。TensorFlow Hub或Hugging Face Transformers，它们提供了易于使用的接口，可以帮助您加载和调整不匹配的权重。
结语
迁移学习是深度学习中非常强大的技术，允许我们构建大模型以解决新任务。然而，大模型的构建可能会导致参数矩阵不匹配、权重不匹配的问题。通过定义一致的模型架构、修改模型架构、手动调整权重或使用迁移学习工具，我们可以解决这些问题，成功地构建大模型并应用于新任务。在实际应用中，了解如何处理参数不匹配问题对于成功的迁移学习至关重要。
深度学习微调：通过冻结前几层网络权重训练尾部网络
微调是深度学习领域中常用的技巧，用于基于预训练的模型进一步优化特定任务。通过微调，您可以充分利用预训练模型的知识，并针对自己的任务进行训练。本文将介绍微调的概念，重点介绍如何通过冻结前几层网络权重来训练尾部网络，以及提供示例代码演示这一过程。
什么是微调？
微调是指将一个预训练的模型用于一个新任务，并根据新任务的数据对其进行进一步的训练。通常，预训练模型在大规模数据上进行了训练，因此具有丰富的特征表示和知识。微调的目标是将这些特征和知识迁移到新任务上，以提高模型性能。
在微调中，您通常会对预训练模型的权重进行调整，以适应新任务。这包括训练模型的最后几层（尾部网络），而保持模型的前几层（骨干网络）不变。这有助于模型在新任务上学习特定的特征。
冻结前几层网络权重
在微调过程中，一个常见的策略是冻结前几层网络权重，即不对它们进行训练。这是因为预训练模型的前几层通常包含通用的特征提取器，而这些特征对于大多数任务都是有用的。因此，将这些层保持不变，有助于保留和重用预训练模型的知识。
接下来，我们将提供示例代码，演示如何使用Python和深度学习框架来微调模型并冻结前几层网络权重。
import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 加载预训练模型 base_model = keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False) # 冻结前几层 for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False # 创建自定义的尾部网络 x = base_model.output x = keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x) # 构建新的模型 model = keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)
在上述示例中，我们使用了VGG16作为预训练模型，并冻结了前15层的权重。然后，我们添加了一个自定义的尾部网络，用于适应我们的任务，并最后编译和训练模型。
这个示例演示了如何通过冻结前几层网络权重来微调模型。这种策略可以有效地迁移预训练模型的特征表示，并适应新任务，从而提高模型的性能。
结论
微调是深度学习中非常有用的技巧，通过它可以充分利用预训练模型的知识来解决新任务。冻结前几层网络权重是微调的一种常见策略，有助于保留通用特征提取器的知识。通过示例代码，您可以了解如何在Python和深度学习框架中执行微调并冻结前几层网络权重。这将有助于您更好地理解微调的原理和实际应用。
修改预训练权重形状和上采样：深度学习模型微调的关键步骤
在深度学习领域，微调是一种常用的技术，它允许我们利用预训练的模型在新任务上进行进一步的训练。然而，当您将预训练权重应用于不同的模型结构或需要对权重进行形状修改时，一些关键步骤需要仔细考虑。本文将介绍如何修改预训练权重的形状以适应新的模型结构，以及如何进行上采样来保持权重的结构。
为什么需要修改预训练权重的形状？
在微调过程中，通常会将预训练模型的权重应用于新的任务。然而，新任务的模型结构可能与预训练模型不同，导致权重形状不匹配的问题。为了解决这个问题，我们需要调整预训练权重的形状，使其适应新的模型结构。
修改预训练权重的形状
让我们考虑一个具体的情况：将一个一路的卷积层的权重形状 (C_out, C_in, H, W) 修改为四路的卷积层 (C_out*4, C_in, H, W)。这意味着我们需要将权重进行四路拼接以适应新结构。下面是一个示例代码，演示如何使用PyTorch来修改权重形状：
import torch # 假设您有名为 pretrained_weights 的预训练权重张量 pretrained_weights = torch.randn(768, 3, 16, 16) # 将预训练权重按 C_out 方向拼接四次 modified_weights = torch.cat([pretrained_weights] * 4, dim=0) # 现在 modified_weights 的形状为 (768*4, 3, 16, 16)
在上述示例中，我们首先创建了预训练权重张量 pretrained_weights，然后使用 torch.cat 函数将其按 dim=0 方向拼接了四次，以适应新的四路卷积层结构。
上采样来保持权重的结构
在某些情况下，可能需要将一路的特征映射上采样到与其他路相同的形状，以保持权重的结构。上采样是一种有效的方法，但需要根据任务和权重结构来进行调整。
以下是一个示例代码，演示如何使用PyTorch的 torch.nn.functional.interpolate 函数来上采样 (C1, C2, H, W) 中的某一路：
import torch import torch.nn.functional as F # 假设您有名为 feature_map 的特征映射张量，形状为 (C1, C2, H, W) feature_map = torch.randn(3, 4, 16, 16) # 假设您想要上采样第一路特征映射 upsampled_feature_map = F.interpolate(feature_map[:, 0:1, :, :], scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False) # upsampled_feature_map 现在是上采样后的结果，形状为 (1, 1, 32, 32)
在上述示例中，我们使用 interpolate 函数将 feature_map 的第一路特征映射上采样，以保持其他路不变。这是一个示例，您可以根据您的具体需求来调整上采样的维度和参数。
需要注意的是，上采样的具体方法可能会因任务和模型结构的不同而有所区别。
在哪修改预训练权重shape？
通常在加载权重后，可以遍历权重字典的键值对，对其中的值进行相应的操作，然后将修改后的键值对保存到新的权重字典中。这是一种灵活的方式来调整权重形状和结构以适应新的模型架构。
以下是一些示例代码，演示如何在PyTorch中执行这一过程：
import torch # 加载预训练模型权重 checkpoint = torch.load('pretrained_model.pth') # 创建一个新的权重字典 new_state_dict = {} # 遍历预训练模型的权重字典 for k, v in checkpoint.items(): # 在这里执行修改权重的操作 # 例如，对特定层的权重进行上采样 if k == 'conv_layer.weight': # 使用 torch.nn.functional.interpolate 进行上采样 upsampled_weight = torch.nn.functional.interpolate(v, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False) # 将修改后的权重保存到新的权重字典 new_state_dict[k] = upsampled_weight else: # 对于其他权重，保持不变 new_state_dict[k] = v # 保存新的权重字典 torch.save(new_state_dict, 'modified_pretrained_model.pth')
在上述示例中，我们首先加载了预训练模型的权重字典 checkpoint，然后创建了一个新的权重字典 new_state_dict。接下来，我们遍历预训练模型的权重字典，对特定层的权重进行上采样，并将修改后的权重保存到新的权重字典中。最后，我们将新的权重字典保存到文件中。
这种方法允许自由地修改权重以适应新的模型结构，同时保留了预训练模型的知识。根据需求和新模型的结构，您可以执行不同的修改操作，以满足特定任务的要求。
