预训练大模型出现权重引入错误

Question

请问一下各位带佬，我在复现论文代码的时候发现了如下报错，但是模型是正常可以训练的，请问一下这些参数的丢失会有影响嘛，或者我如何加载进这些权重呢？

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

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当出现权重引入错误时，可能会导致模型的性能降低或者无法正常工作。因此，解决这个问题是很重要的。

首先，你可以尝试检查权重文件是否存在或是否正确。确保你正在使用与模型训练时相匹配的权重文件。

如果你确信权重文件是正确的，那么可能是由于模型定义或加载代码的变化导致的错误。请检查你使用的代码版本，并确保它与原论文的代码相匹配。

如果无法解决问题，你可以尝试以下方法来加载权重：

1. 使用模型的官方实现：如果原论文提供了官方的代码实现，那么使用它们来加载权重可能会更加简单和直接。

2. 从其他的预训练模型加载权重：如果你的模型结构与其他预训练模型的结构相似，你可以尝试加载其他模型的权重，并在加载后进行相应的微调。

3. 手动加载权重：如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试手动加载权重。这通常需要对模型的权重和网络结构有一定的了解。你可以尝试使用框架提供的加载权重的函数，或者手动加载每个层的权重。

不过，请注意，无论哪种方法，确保模型能够正常训练和收敛是最重要的。如果你的模型在丢失了一些权重的情况下仍然能够训练得到良好的性能，那么可能可以忽略这些丢失的权重。

最后，如果你仍然无法解决问题，建议咨询论文作者或其他专业人士进行进一步的帮助和指导。