使用 Conformers 训练音频模型时如何解决“无法创建张量”错误

python

2024-03-21 13:45:56

使用 Conformers 训练音频模型：排查“无法创建张量”错误

在使用 Conformers 训练音频模型时，有时会遇到一个令人沮丧的错误：“无法创建张量”。别担心，解决这个问题的方法并不复杂。本文将引导你逐步解决此问题，让你顺利地训练你的音频模型。

错误背后的原因

“无法创建张量”错误通常是由以下原因引起的：

输入特征中嵌套过多（例如，列表中的列表）
未启用截断和填充（确保所有输入张量长度相同）
输入数据类型不正确（例如，预期整数但提供字符串）

解决步骤

1. 检查输入数据的类型

首先，检查你的输入数据，确保它们是平坦的列表或张量，没有过多的嵌套。例如，input_ids 应该是这样的：[1, 2, 3, 4, 5]，而不是这样的：[[1], [2], [3], [4], [5]]。

2. 启用截断和填充

在你的 DataCollator 和 prepare_dataset 函数中，确保启用 truncation 和 padding 参数。例如，在 DataCollator 中：

batch = self.processor.pad(
    input_features,
    padding=self.padding,
    max_length=self.max_length,
    truncation=True,
    pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of,
    return_tensors="pt",
)

在 prepare_dataset 中：

with tokenizer.as_target_tokenizer():
    labels = tokenizer(transcription, padding=True, truncation=True,add_special_tokens=True,max_length=MAX_TRANSCRIPTION_LENGTH,return_tensors="pt").input_ids

3. 验证输出

训练模型之前，检查输出的形状和类型。确保所有张量的形状和类型与模型期望的一致。

4. 其他注意事项