Binary pretrained model can't train a multi-class classifier?
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con la chiamata a GraphormerForGraphClassification.from_pretrained e con l'esempio graphml-classification.md, quindi riproduci lo script Python usando il checkpoint clefourrier/graphormer-base-pcqm4mv2 e 168 classi. Verifica se la classifier-size warning o il blocco dell'avanzamento dell'addestramento è il problema da risolvere; il lavoro è completato quando l'esecuzione dell'addestramento multi-classe procede oppure il fallimento è spiegato chiaramente.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I use model_checkpoint = "clefourrier/graphormer-base-pcqm4mv2" # pre-trained model from which to fine-tune
to be my pretrained model, and my dataset is here.
I follow the code in this website.
But change the
model = GraphormerForGraphClassification.from_pretrained(
model_checkpoint,
# We have 167 attack patterns and 1 benign
num_classes=168,
# provide this in case you're planning to fine-tune an already fine-tuned checkpoint
ignore_mismatched_sizes = True,
Since I have 168 class to be classified.
Then when I run the python script, I encountered:
Some weights of GraphormerForGraphClassification were not initialized from the model checkpoint at clefourrier/graphormer-base-pcqm4mv2 and are newly initialized because the shapes did not match:
- classifier.classifier.weight: found shape torch.Size([1, 768]) in the checkpoint and torch.Size([168, 768]) in the model instantiated
You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.
0%| | 0/23120 [00:00<?, ?it/s]
For about 20 min, the log didn't move at all.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.5k
- Fork
- 374
- Merge medio
- 14h 51m
- PR unite (30g)
- 3
Preparare l'ambiente
Non abbiamo ancora controllato i file di configurazione di questo progetto. Parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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