T5调用generate中得到的logit为None

Question

您好，很抱歉打扰您。有一个关于T5模型的问题想请教您一下！
使用T5模型调用gen_seqs = accelerator.unwrap_model(model).generate(**batch['context'],max_new_tokens=args.max_gen_len,no_repeat_ngram_size=3)函数后，在其#4中的input_ids得到返回值tensor([[0],\n [o],\n[0],\n[0]], device='cuda:0')。于是乎后面在greedy_search(input_ids..)中得到的logit为None而报错，这是什么情况呀？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

根据描述，出现了两个问题：第一个问题是gen_seqs调用后返回的input_ids是一个形状为[4,1]的tensor，其中有一个元素为字符'o'；第二个问题是在greedy_search函数中使用这个input_ids时出现了logit为None的错误。以下是建议的解答格式：

1. 针对第一个问题，可以进行如下解答： 根据给出的情况，在使用T5模型调用gen_seqs函数之后得到的input_ids张量中出现了非法字符'o'，它是无法被T5模型的解码器处理的。因此这可能会导致后续的计算出错。建议检查在生成输入的过程中是否有误或者尝试将该张量中的非法字符去除。以下是一个可能的代码实现：

input_ids = accelerator.unwrap_model(model).generate(**batch['context'], max_new_tokens=args.max_gen_len, no_repeat_ngram_size=3)
# 去除非法字符
input_ids[input_ids=='o'] = 0

1. 针对第二个问题，可以进行如下解答： 在T5模型中，gen_seqs函数会返回解码之后得到的输出，而greedy_search函数需要将这个输出作为输入进一步处理。但是由于第一个问题中出现了非法字符，可能会导致gen_seqs函数返回的解码结果中出现None值，从而影响后续的计算。例如，在greedy_search函数中，如果输入的是None值，那么函数会执行失败并报错。因此建议先解决第一个问题中的非法字符问题，然后再尝试在greedy_search函数中使用新的input_ids。以下是一个可能的代码实现：

input_ids = accelerator.unwrap_model(model).generate(**batch['context'], max_new_tokens=args.max_gen_len, no_repeat_ngram_size=3)
# 去除非法字符
input_ids[input_ids=='o'] = 0
# 在解决了第一个问题之后，使用新的input_ids再次调用greedy_search
output_ids = greedy_search(input_ids, model, args.max_gen_len)

以上就是建议的格式化回答。需要注意的是，这只是一个样例回答，具体回答应该根据实际情况进行调整。此外，代码示例中的变量名称和函数调用都是假设的，具体使用细节还需要根据实际代码进行修改。