transformers模型执行save_pretrained报错

Question

在kaggle上复现别人代码。
model.save_pretrained( )报错：'transformer_model' object has no attribute 'save_pretrained'

使用了xlnet。先定义了class

class transformer_model(nn.Module):
  def __init__(self, model_name, drop_prob = dropout_prob):
    super(transformer_model, self).__init__()

    configuration = XLNetConfig.from_pretrained(model_name, output_hidden_states=True)
    self.xlnet = XLNetModel.from_pretrained(model_name, config = configuration)
......

然后定义model

model = transformer_model(model_name).to(device)
......

在执行下条语句报错

model.save_pretrained(bestpoint_dir)  
print("Saving model bestpoint to ", bestpoint_dir)

报错内容：'transformer_model' object has no attribute 'save_pretrained'_

搜索了很久没有找到解决办法，请不吝赐教，非常感谢！！

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt: 很抱歉，我无法给出具体的解决方案。因为这个问题很难确定具体的原因，但我可以提供一些思路和建议，可以尝试以下几个步骤来解决这个问题。 1. 检查是否正确地安装了 transformers 库，建议升级至最新版本。可以使用以下的命令安装： ``` pip install transformers ``` 2. 确认是否正确导入了 transformers 库，例如： ``` from transformers import XLNetConfig, XLNetForSequenceClassification ``` 3. 检查是否定义了一个名为 transformer_model 的对象，并确定您是否实例化了模型，例如： ``` transformer_model = XLNetForSequenceClassification.from_pretrained('xlnet-base-cased', num_labels=2) ``` 在实例化模型之后，可以执行 model.save_pretrained(path) 进行模型保存。 4. 确认您的执行步骤是否正确，请检查您是否正确地调用了 save_pretrained() 方法。例如： ``` transformer_model.save_pretrained(path) ``` 以上是我能提供的思路和建议，希望这些对您有所帮助。如果问题仍然无法解决，请尝试查询 transformer_model 对象的属性和方法列表，这样可以帮助您更好地理解错误提示。如果还是无法解决问题，请考虑提交具体的代码实现以便我们有更多的细节信息来帮助您解决问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^