Warnung erhalten: Sie sollten dieses Modell wahrscheinlich bei einer nachgelagerten Aufgabe trainieren, um es für Vorher

Post a reply

Smilies
:) :( :oops: :chelo: :roll: :wink: :muza: :sorry: :angel: :read: *x) :clever:
View more smilies

BBCode is ON
[img] is ON
[flash] is OFF
[url] is ON
Smilies are ON

Topic review
   

Expand view Topic review: Warnung erhalten: Sie sollten dieses Modell wahrscheinlich bei einer nachgelagerten Aufgabe trainieren, um es für Vorher

by Anonymous » 14 Apr 2025, 22:10

Ich erhalte diese Nachricht beim Laden eines Finetune -Modells von Bert mit einem vorwärts neuronalen Netzwerk in der letzten Ebene aus einem Checkpoint -Verzeichnis. < /p>

Code: Select all

This IS expected if you are initializing FlaubertForSequenceClassification from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).
- This IS NOT expected if you are initializing FlaubertForSequenceClassification from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).
Some weights of FlaubertForSequenceClassification were not initialized from the model checkpoint at /gpfswork/rech/kpf/umg16uw/results_hf/sm/checkpoint-10 and are newly initialized: ['sequence_summary.summary.weight', 'sequence_summary.summary.bias']
You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.
< /code>
Eigentlich das Modell, das bereits in einem riesigen Datensatz trainiert wurde, und ich habe es geladen, um Inferenz auf neuem Datensatz durchzuführen. < /p>

model = XXXForSequenceClassification.from_pretrained(modelForClass, num_labels=3)

test_file = '/g/012.xml'
modelForClass = '/g/checkpoint-10'

test = preprare_data(PRE_TRAINED_MODEL_NAME, test_file)
pred = predict(test, test_model)

< /code>
***** Running Prediction *****
Num examples = 5
Batch size = 8
0%|                                                    | 0/1 [00:00

Top