使用T5模型调用generate函数后报错

Question

在python程序中，使用T5模型调用generate函数后，在其#4的input_ids得到返回值tensor([[0],\n [o],\n[0],\n[0]], device='cuda:0')。在后续步骤greedy_search(input_ids..)中由于得到的logit为None而报错，如何解决？

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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根据您提供的信息和图片，看起来您在使用Hugging Face Transformers库中的T5模型进行文本生成时遇到了问题。generate函数返回的input_ids是一个包含开始符号（通常是 [0]）的序列，这在Transformer模型中是正常的，因为它们通常需要一个起始标记来开始预测。

然而，greedy_search函数期望的是logits而不是input_ids。generate函数默认会返回logits，然后您可以使用这些logits来进行解码。如果您的代码没有正确处理这一点，greedy_search可能会因为找不到预期的输入类型而返回None。

要解决这个问题，您应该检查以下几点：

1. 确保在调用generate函数时指定了return_dict=False，这样它将直接返回logits而不是Output对象：

   input_ids = model.generate(
       input_ids,  # 前文编码或者其他适当的输入
       max_length=your_max_length,  # 指定生成的长度
       num_return_sequences=1,  # 生成一个序列
       return_dict=False  # 获取logits而不是输出字典
   )
   

2. 如果generate函数返回了Output对象（默认行为），您需要先将其转换为logits：

   output = model.generate(..., return_dict=True)
   logits = output.logits
   

3. 确保greedy_search函数的输入是logits，而不是input_ids：

   generated_text = self.model.greedy_search(logits)
   

请根据您的实际情况调整上述代码。如果问题仍然存在，请提供完整的代码片段以便更准确地诊断问题。