Hugging face 的问题记录 I

Error 1.

Torch.utils.datasets和huggingface的datasets是不一样的

Error 2. cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

准确来说，这不是Hugging face的问题，是我在使用Torch时遇到的问题，现在也收集其中

出现的原因主要时CUDA runtime version不合适，解决方案参考帖子：

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Error 3. vars() argument must have dict attribute？

这个问题出现的原因多半是因为使用了自定义的dataset，但是在训练模型的时候没有传入相对于的data_collator

问题代码如下:

    encoded_texts = tokenizer(texts, padding = True, truncation = True, return_tensors = 'pt')
    labels = torch.tensor(labels)
    dataset = TensorDataset(encoded_texts['input_ids'], encoded_texts['attention_mask'], labels)

这里的dataset的类型是torch.util.dataset， trainer默认认为传入的dataset是datasets ，所以使用默认的default_data_collator提取数据。

解决方法：自定义data_collator函数然后加入TrainingArguments中。代码如下：

customised_data_collector(features):
    batch = {
    }
    batch['input_ids'] = torch.stack([f[0] for f in features])
    batch['attention_mask'] = torch.stack([f[1] for f in features])
    batch['labels'] = torch.stack([f[2] for f in features])
    
    return batch
################ 
TrainingArguments(..., data_collator=customised_data_collector ,...)

参考帖子

Error 4. TypeError: forward() got an unexpected keyword argument ‘label’

这个错误的原因比较复杂，而且我最终也没能直接解决这个问题。这里只记录一些可能性比较高的原因以及解决方法：

1. 有些模型的参数名是labels而不是label. 解决方法用datasets.rename_column("label", "labels")更改名字
2. Jupyter Notebook 自身发疯，重启内核重新运行就好。参考帖子
3. 有一些model例如MT5EncoderModel 和T5EncoderModel 只是基础模型，没有label参数。参考模型源码forward(). 如果需要Sequence classification。则需要自定义Model，参考BertForSequenceClassification 的实现源码

如何在Colab中加载Google Drive的文件.

该文章详细介绍了七种加载Google drive的方式。我采用其中第六种方式，装载硬盘到本地(Mount the drive locally)。在文件中写入以下代码:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

读取文件时的地址路径如下

(This screenshot is from the article “7 ways to load external data into Google Colab” B. Chen )

关于Evaluate Metrics

官方网站关于所有Metric的介绍：https://huggingface.co/evaluate-metric

有28种不同的矩阵, 下面贴上官方说明

>>>from datasets import list_metrics
>>>metrics_list = list_metrics()
>>>len(metrics_list)
>28
>>>print(metrics_list)
['accuracy', 'bertscore', 'bleu', 'bleurt', 'cer', 'comet', 'coval', 'cuad', 'f1', 'gleu', 'glue', 'indic_glue', 'matthews_correlation', 'meteor', 'pearsonr', 'precision', 'recall', 'rouge', 'sacrebleu', 'sari', 'seqeval', 'spearmanr', 'squad', 'squad_v2', 'super_glue', 'wer', 'wiki_split', 'xnli']

常见的使用组合：
metric = load_metric("glue","mrpc")
同时显示accuracy和f1分数

如何在colab中加载python文件(saved on the google drive)

在加载google硬盘之后，!python 'filepath'

如何在 python文件中使用pip install

如果直接在python文件中写下pip install packagename 会跳出 Syntax Error。 因此改成导入pip包，使用pip包中内置的方法进行第三方库的下载。 解决方案参考帖子 Why does “pip install” inside Python raise a SyntaxError?

import pip

package_names=['datasets', 'transformers'] #packages to install
pip.main(['install'] + package_names + ['--upgrade'])
# --upgrade to install or update existing packages

Problem 1. Train loss is decreasing, but accuracy remain the same

Train_loss 不断下降但是accuracy没有变化

可能的原因：

1. 过拟合。 可以尝试使用weight_decay in the TrainingArguments， hidden_dropout_prob 在model.from_pretrained(...)中设置和data augmentation解决. 参考帖子