如何解决GPT2无头模型保存错误？

解决 GPT2 无头模型保存错误：添加输入和输出层以及自定义位置嵌入

简介

在使用 Hugging Face 提供的 TFGPT2 模型时，用户可能会遇到保存模型时的错误，提示“Tried to export a function which references an 'untracked' resource”。本文将深入探讨该错误的原因并提供一个全面的解决方案，涉及添加自定义位置嵌入、输出层和确保跟踪。

问题概述

该错误通常在向模型添加自定义位置嵌入层和输出层后出现。这些自定义层可能包含未跟踪的 TensorFlow 对象，导致保存过程出现问题。

原因分析

TensorFlow 对象（如 tf.Variable）在被函数捕获时必须被“跟踪”。这意味着它们要么分配给模型中跟踪属性，要么直接分配给模型的主对象。如果不进行跟踪，保存模型时就会出现错误。

解决方案

要解决此问题，我们需要确保自定义层和输出层被正确跟踪。以下是详细步骤：

1. 定义自定义层： 自定义层应在其 __init__ 方法中跟踪其使用的任何 TensorFlow 对象。
2. 定义输出层： 输出层可以是任何 Keras 层，但它也必须跟踪其使用的任何 TensorFlow 对象。
3. 分配给跟踪属性： 在模型类中，将自定义层和输出层分配给跟踪属性。

代码实现

以下是一个修改后的代码示例，演示如何添加自定义位置嵌入、输出层和跟踪属性：

import tensorflow as tf
from transformers import TFGPT2Model, TFGPT2Config

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, config, input_shape, embed_dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.base_model = TFGPT2Model(config)
        self.positional_embedding = PositionalEmbedding(input_shape, embed_dim)
        self.output_layer = Dense(embed_dim, activation="relu")

    def call(self, inputs):
        decoder_inputs = self.positional_embedding(inputs)
        Z = self.base_model(None, inputs_embeds=decoder_inputs)
        outputs = self.output_layer(Z.last_hidden_state)
        return outputs

保存模型

现在，模型中的自定义层和输出层都被正确跟踪，我们可以使用 tf.keras.saving.save_model 函数保存模型：

tf.keras.saving.save_model(model, "my_model")

结论

通过添加自定义位置嵌入、输出层并确保跟踪，我们成功解决了 GPT2 无头模型保存错误。现在，模型可以成功保存，从而实现进一步部署和使用。

常见问题解答

1. 为什么需要跟踪 TensorFlow 对象？

跟踪 TensorFlow 对象可确保保存模型时包含所有必要的参数和信息。

2. 如何知道哪些对象需要跟踪？

任何被函数捕获的 TensorFlow 对象都必须被跟踪。通常，这是由自定义层和输出层中的变量引起的。

3. 除了跟踪之外，还有什么方法可以解决此错误？

另一种方法是使用 tf.function 转换模型的调用方法。然而，跟踪方法更简单、更通用。

4. 是否可以使用不同的方法实现自定义层？

是的，有不同的方法，但使用 __init__ 方法和跟踪属性被认为是推荐的方式。

5. 是否必须使用 Dense 层作为输出层？

不，输出层可以是任何 Keras 层，只要它被正确跟踪。