运行时错误:索引 3 处的输入张量的形状无效 [2, 2, 16, 128, 64] 但预期为 [2, 4, 16, 128, 64]

问题描述

使用 SageMaker 中的 GPT2-medium 库对预训练的 Huggingface 模型进行微调时出现运行时错误 - ml.p3.8xlarge 实例。

finetuning_gpt2_script.py 包含以下内容,

图书馆:

from transformers import Trainer,TrainingArguments
from transformers import EarlyStoppingCallback
from transformers import GPT2LMHeadModel,GPT2Tokenizer
from transformers import TextDataset,DataCollatorForLanguageModeling

预训练模型:

gpt2_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium")
gpt2_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium")

训练和测试数据构建:

train_dataset = TextDataset(
          tokenizer=gpt2_tokenizer,file_path=train_path,block_size=128)
    
test_dataset = TextDataset(
          tokenizer=gpt2_tokenizer,file_path=test_path,block_size=128)
    
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
        tokenizer=gpt2_tokenizer,mlm=False,)

train_path & test_path 是大小为 145 万和 20 万行数据的非结构化文本数据文件

训练参数:

training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./gpt2-finetuned-models",#The output directory
        overwrite_output_dir=True,#overwrite the content of the output directory
        num_train_epochs=1,# number of training epochs
        per_device_train_batch_size=8,# batch size for training #32
        per_device_eval_batch_size=8,# batch size for evaluation #64
        save_steps=100,# after # steps model is saved
        warmup_steps=500,# number of warmup steps for learning rate scheduler
        prediction_loss_only=True,metric_for_best_model = "eval_loss",load_best_model_at_end = True,evaluation_strategy="epoch",)

training_args 是为训练模型而构建的训练参数。

培训师:

trainer = Trainer(
        model=gpt2_model,args=training_args,data_collator=data_collator,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=test_dataset,callbacks = [early_stop_callback],)
early_stop_callback = EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience  = 3)

培训:

trainer.train()
trainer.save_model(model_path)

在这里,使用 ml.p3.8xlarge 实例在 4 个 GPU 中仅完成了 1 个时期的训练。

训练是通过像下面这样的火炬分配来完成的,

python -m torch.distributed.launch finetuning_gpt2_script.py

在 epoch 结束时进行训练,观察到以下错误,

RuntimeError: Input tensor at index 3 has invalid shape [2,2,16,128,64] but expected [2,4,64]

  1. RuntimeError 是否是因为 train_datasettest_dataset 使用 TextData 构造的方式?
  2. 我在 torch-distribution 中做错了吗?

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!

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