我克隆了此存储库/文档https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neo-125M
我得到下面的错误,无论我运行它在谷歌collab或本地。我也安装了变压器使用这个
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
并确保将配置文件命名为config.json
5 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt-neo-125M/",from_tf=True)
----> 6 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt-neo-125M",from_tf=True)
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3 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/transformers/file_utils.py in __getattr__(self, name)
AttributeError: module transformers has no attribute TFGPTNeoForCausalLM
完整代码:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-125M",from_tf=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-125M",from_tf=True)
变压器-CLI环境结果:
transformers
版本:4.10.0.dev0- 平台:Linux-4.4.0 - 19041-微软-x86_64-带有-glibc2. 29
- Python版本:3.8.5
- PyTorch版本(GPU?):1.9.0 + CPU(错误)
- Tensorflow版本(GPU?):2.5.0(错误)
- 亚麻色版本(CPU?/GPU?/TPU?):未安装(NA)
- Jax版本:未安装
- JaxLib版本:未安装
- 是否在脚本中使用GPU?:
- 在脚本中使用分布式或并行设置?:
协作和本地都有TensorFlow 2.5.0版本
2条答案
按热度按时间ubbxdtey1#
尝试不使用
from_tf=True
标志,如下所示:from_tf
预期pretrained_model_name_or_path
(即第一个参数)是从中加载已保存的Tensorflow检查点的路径。czq61nw12#
我的解决方案是首先编辑源代码,删除在包前面添加“TF”的行,因为正确的转换器模块是GPTNeoForCausalLM,但在源代码的某个地方,它手动在它前面添加了一个“TF”。
其次,在克隆存储库之前,必须运行
这个链接帮助我正确安装了git lfs https://askubuntu.com/questions/799341/how-to-install-git-lfs-on-ubuntu-16-04