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Fine-tune descriptor mismatch warning should ignore seed

オープン 初心者向け
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評価

難易度
1/5
見積もり時間
1時間未満
初心者へのやさしさ
88/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
python

調査の方向性

deepmd/utils/finetune.py の _IGNORED_DESCRIPTOR_KEYS から始め、次に warn_configuration_mismatch_during_finetune が descriptor 設定をどのように比較しているかを確認します。読み込みコンテキストについては、deepmd/pt/train/training.py の collect_single_finetune_params を確認してください。descriptor.seed が不一致警告として表示されなくなり、実際の descriptor の非互換性は引き続き報告されれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Summary

warn_configuration_mismatch_during_finetune reports descriptor.seed as a configuration mismatch. seed only selects the RNG used when a module is first constructed. It is not a loaded parameter, and a difference does not change which pretrained weights are reused.

What happens

_IGNORED_DESCRIPTOR_KEYS in deepmd/utils/finetune.py is {"trainable"}. A fine-tune whose input sets descriptor.seed to null while the checkpoint was trained with seed: 42 therefore logs:

DEEPMD WARNING Descriptor configuration mismatch detected between input.json and pretrained model (branch 'Default'). Only descriptor parameters that are compatible with the pretrained model can be reused; incompatible parameters may be reinitialized, skipped, or rejected by backend-specific loading:
  seed: input=None, pretrained=42

The weight copy in collect_single_finetune_params (deepmd/pt/train/training.py) does not consult this diff. Matching tensors are still taken from the pretrained state dict. The warning text implies that the descriptor may be reinitialized or rejected, which does not happen for seed.

descriptor.seed: null is the documented way to draw a fresh seed for any parameter that is actually created during the run. That choice should not be reported as an incompatible descriptor change.

Expected behavior

Add seed to _IGNORED_DESCRIPTOR_KEYS, next to trainable, so initialization RNG settings are not treated as architecture mismatches.

主要言語
Python
スター
2.1k
フォーク
659
平均マージ
5日 23時間
マージ済み PR(30日)
6

環境構築

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