以上代码出现问题：(style_tune) C:\Users\28996\Desktop\AI\persona_contrastive_finetuning>python Contrastive_Training_LM.py C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\generation\configuration_utils.py:818: UserWarning: `return_dict_in_generate` is NOT set to `True`, but `output_hidden_states` is. When `return_dict_in_generate` is not `True`, `output_hidden_states` is ignored. warnings.warn( Generating train split: 1 examples [00:00, 6.57 examples/s] Generating train split: 1 examples [00:00, 142.77 examples/s] C:\Users\28996\Desktop\AI\persona_contrastive_finetuning\Contrastive_Training_LM.py:76: FutureWarning: `tokenizer` is deprecated and will be removed in version 5.0.0 for `ContrastiveTrainer.__init__`. Use `processing_class` instead. super().__init__(*args, **kwargs) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\28996\Desktop\AI\persona_contrastive_finetuning\Contrastive_Training_LM.py", line 223, in <module> trainer.train() File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\trainer.py", line 2171, in train return inner_training_loop( File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\trainer.py", line 2200, in _inner_training_loop train_dataloader = self.get_train_dataloader() File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\trainer.py", line 1000, in get_train_dataloader train_dataset = self._remove_unused_columns(train_dataset, description="training") File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\trainer.py", line 926, in _remove_unused_columns raise ValueError( ValueError: No columns in the dataset match the model's forward method signature. The following columns have been ignored: [negative_input_ids, positive_input_ids, anchor_input_ids]. Please check the dataset and model. You may need to set `remove_unused_columns=False` in `TrainingArguments`. 请分析解决
时间: 2025-07-20 08:14:54 浏览: 8
<think>我们遇到了一个错误，提示在数据集中没有匹配模型前向方法签名的列，并且列出了三元组的列（negative_input_ids, positive_input_ids, anchor_input_ids）被忽略了。
错误信息建议我们在`TrainingArguments`中设置`remove_unused_columns=False`。
原因分析：
默认情况下，Hugging Face的Trainer会移除那些不在模型前向方法参数列表中的列。在我们的自定义训练器中，我们重写了`compute_loss`方法，并且使用了自定义的输入（即三元组的各个部分）。但是，在构建数据加载器时，Trainer会检查数据集的列是否与模型的前向方法参数匹配。由于我们的模型（`AutoModelForCausalLM`）的前向方法通常只需要`input_ids`、`attention_mask`等，而我们数据集中有`anchor_input_ids`、`positive_input_ids`、`negative_input_ids`等，所以这些列会被移除。
解决方案：
1. 在`TrainingArguments`中设置`remove_unused_columns=False`，这样就不会自动移除不匹配的列。
2. 确保在自定义训练器的`compute_loss`方法中，我们能够处理这些额外的列。
修改步骤：
在`TrainingArguments`中添加参数：`remove_unused_columns=False`
另外，注意在错误信息中还有一个关于`tokenizer`参数在`ContrastiveTrainer.__init__`中将被弃用的警告。根据警告，我们应该使用`processing_class`代替？但是，查看Hugging Face的文档，实际上在Trainer中，`tokenizer`参数并没有被弃用，而且警告信息中提到的替代参数是`processing_class`，这可能是误报。但是，为了安全起见，我们可以检查一下Trainer的初始化参数。
然而，在当前的Hugging Face Transformers版本中，Trainer的`__init__`方法仍然支持`tokenizer`参数。警告信息可能是由于我们自定义的Trainer类继承自Trainer，而在初始化时传递了`tokenizer`参数，而父类Trainer在未来的版本中可能会改变参数名称。但是，目前我们仍然需要传递`tokenizer`参数，因为我们在自定义的`ContrastiveDataCollator`中使用了它。
因此，我们忽略这个警告，或者根据警告建议，在自定义Trainer中不使用`tokenizer`参数？但是，我们在`compute_loss`方法中使用了`self.tokenizer`，所以必须设置它。
实际上，在Trainer中，如果我们传递了`tokenizer`，它会将其存储为`tokenizer`属性，这是官方支持的。所以警告可能是误报，或者是因为我们使用的transformers版本问题。我们可以尝试更新transformers库，或者忽略这个警告。
但是，为了确保代码的健壮性，我们可以查看一下当前transformers库中Trainer的源码。如果确实有变化，我们可以调整。不过，根据错误信息，它只是说在版本5.0.0中会移除，所以暂时可以忽略。
因此，我们主要解决错误问题：在`TrainingArguments`中设置`remove_unused_columns=False`。
修改代码：
在`TrainingArguments`中添加`remove_unused_columns=False`。
修改后的`TrainingArguments`初始化：
```python
training_args = TrainingArguments(
...,
remove_unused_columns=False, # 添加这一行
...
)
```
这样，Trainer就不会自动移除数据集中不匹配的列，我们的自定义列（三元组）就会保留，从而在`compute_loss`方法中被使用。
同时，我们还需要注意：在自定义训练器的`compute_loss`方法中，我们使用了一些特定的键（如`anchor_input_ids`等），所以数据集必须包含这些键。
修改后的代码将解决这个错误。
但是，我们还需要注意另一个问题：在`ContrastiveDataCollator`中，我们期望每个样本是一个字典，包含`anchor_input_ids`、`positive_input_ids`和`negative_input_ids`。因此，在数据集中，每个样本必须包含这些字段。
因此，我们修改主程序中的`TrainingArguments`，然后重新运行。
另外，注意在`ContrastiveTrainer`的初始化中，我们调用了`super().__init__(*args, **kwargs)`，并且传递了`tokenizer`参数，这是Trainer所支持的，所以警告可以暂时忽略。如果未来版本移除，我们可以通过其他方式设置tokenizer（例如，通过数据收集器）。
现在，我们修改代码并重新运行。
修改后的完整代码（仅修改TrainingArguments部分）：</think>### 问题分析
错误信息表明 Hugging Face Trainer 在尝试移除未使用的数据集列时遇到了问题。核心问题在于：
1. **错误原因**：Trainer 默认会移除数据集中与模型前向方法不匹配的列（`remove_unused_columns=True`），但我们的自定义训练器需要 `anchor_input_ids`、`positive_input_ids` 和 `negative_input_ids` 这些特殊列
2. **警告提示**：`tokenizer` 参数在 `ContrastiveTrainer.__init__` 中将被弃用
3. **隐藏状态警告**：模型生成配置需要调整
### 解决方案
需要修改三处代码：
1. **在 TrainingArguments 中禁用列移除**
2. **更新 ContrastiveTrainer 初始化方式**
3. **修复模型生成配置**
以下是修复后的完整代码：
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from transformers import (
AutoModelForCausalLM,
AutoTokenizer,
TrainingArguments,
Trainer,
PreTrainedTokenizerBase
)
from transformers.tokenization_utils_base import PreTrainedTokenizerBase
from transformers.utils import PaddingStrategy
from datasets import load_dataset
from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union
import logging
from dataclasses import dataclass
# 设置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class ContrastiveDataCollator:
"""数据收集器，用于处理对比学习的三元组数据"""
tokenizer: PreTrainedTokenizerBase
padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = True
max_length: Optional[int] = None
pad_to_multiple_of: Optional[int] = None
return_tensors: str = "pt"
def __call__(self, features: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, torch.Tensor]:
# 分离出三元组的各个部分
anchor_features = [{"input_ids": f["anchor_input_ids"]} for f in features]
positive_features = [{"input_ids": f["positive_input_ids"]} for f in features]
negative_features = [{"input_ids": f["negative_input_ids"]} for f in features]
# 对每个部分分别进行填充
batch_anchor = self.tokenizer.pad(
anchor_features,
padding=self.padding,
max_length=self.max_length,
pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of,
return_tensors=self.return_tensors,
)
batch_positive = self.tokenizer.pad(
positive_features,
padding=self.padding,
max_length=self.max_length,
pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of,
return_tensors=self.return_tensors,
)
batch_negative = self.tokenizer.pad(
negative_features,
padding=self.padding,
max_length=self.max_length,
pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of,
return_tensors=self.return_tensors,
)
# 创建注意力掩码
def create_attention_mask(input_ids):
return (input_ids != self.tokenizer.pad_token_id).int()
return {
"anchor_input_ids": batch_anchor["input_ids"],
"anchor_attention_mask": create_attention_mask(batch_anchor["input_ids"]),
"positive_input_ids": batch_positive["input_ids"],
"positive_attention_mask": create_attention_mask(batch_positive["input_ids"]),
"negative_input_ids": batch_negative["input_ids"],
"negative_attention_mask": create_attention_mask(batch_negative["input_ids"]),
}
class ContrastiveTrainer(Trainer):
"""自定义训练器，实现对比学习损失"""
def __init__(self, *args, contrastive_config=None, **kwargs):
# 修复：使用新的参数名代替将被弃用的tokenizer参数
if "tokenizer" in kwargs:
kwargs["data_collator"] = kwargs.pop("tokenizer")
super().__init__(*args, **kwargs)
if contrastive_config is None:
contrastive_config = {}
# 设置默认值并验证配置
self.temperature = contrastive_config.get("temperature", 0.07)
self.margin = contrastive_config.get("margin", 0.3)
self.contrastive_weight = contrastive_config.get("weight", 0.8)
self.repr_layer = contrastive_config.get("repr_layer", -1)
# 验证必要参数
if not hasattr(self.model.config, "output_hidden_states") or not self.model.config.output_hidden_states:
raise ValueError("模型必须设置output_hidden_states=True以获取隐藏状态")
self.cross_entropy = nn.CrossEntropyLoss()
def compute_contrastive_loss(self, anchor_emb, pos_emb, neg_emb):
"""计算对比损失：结合InfoNCE和三元组损失"""
# 计算余弦相似度
pos_sim = F.cosine_similarity(anchor_emb, pos_emb)
neg_sim = F.cosine_similarity(anchor_emb, neg_emb)
# InfoNCE损失
numerator = torch.exp(pos_sim / self.temperature)
denominator = numerator + torch.exp(neg_sim / self.temperature)
info_nce_loss = -torch.log(numerator / (denominator + 1e-8)).mean()
# 三元组损失
triplet_loss = F.relu(neg_sim - pos_sim + self.margin).mean()
# 加权组合
return info_nce_loss + triplet_loss
def get_sequence_representation(self, outputs, attention_mask):
"""获取序列表示（取最后一个非填充token的隐藏状态）"""
# 获取指定层的隐藏状态
hidden_states = outputs.hidden_states[self.repr_layer]
# 获取每个序列的最后一个非填充token
seq_lengths = attention_mask.sum(dim=1) - 1
batch_indices = torch.arange(hidden_states.size(0))
return hidden_states[batch_indices, seq_lengths]
def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False):
"""计算总损失：语言模型损失 + 对比损失"""
# 提取输入
anchor_ids = inputs["anchor_input_ids"]
anchor_mask = inputs["anchor_attention_mask"]
positive_ids = inputs["positive_input_ids"]
positive_mask = inputs["positive_attention_mask"]
negative_ids = inputs["negative_input_ids"]
negative_mask = inputs["negative_attention_mask"]
# 前向传播获取隐藏状态
def get_embeddings(input_ids, attention_mask):
outputs = model(
input_ids=input_ids,
attention_mask=attention_mask,
output_hidden_states=True,
return_dict=True
)
return self.get_sequence_representation(outputs, attention_mask)
# 获取三元组的嵌入表示
anchor_emb = get_embeddings(anchor_ids, anchor_mask)
pos_emb = get_embeddings(positive_ids, positive_mask)
neg_emb = get_embeddings(negative_ids, negative_mask)
# 计算对比损失
cl_loss = self.compute_contrastive_loss(anchor_emb, pos_emb, neg_emb)
cl_loss = cl_loss * self.contrastive_weight
# 计算语言建模损失（仅针对positive回复）
lm_labels = positive_ids.clone()
lm_labels[lm_labels == self.tokenizer.pad_token_id] = -100
lm_outputs = model(
input_ids=positive_ids,
attention_mask=positive_mask,
labels=lm_labels
)
lm_loss = lm_outputs.loss
# 总损失 = LM损失 + 对比损失
total_loss = lm_loss + cl_loss
# 记录自定义指标
self.log({"cl_loss": cl_loss.item(), "lm_loss": lm_loss.item()})
return (total_loss, lm_outputs) if return_outputs else total_loss
# ================ 主程序 ================ #
if __name__ == "__main__":
# 加载模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"model/Qwen/Qwen1.5-1.8B",
output_hidden_states=True, # 必须设置以获取隐藏状态
return_dict_in_generate=True # 修复隐藏状态警告
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model/Qwen/Qwen1.5-1.8B")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token # 设置填充token
# 加载数据集
train_dataset = load_dataset('json', data_files='data/processed/train_style_triplets.json')['train']
val_dataset = load_dataset('json', data_files='data/processed/val_style_triplets.json')['train']
# 训练参数配置 - 关键修复：禁用列移除
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./model/lora_adapter",
per_device_train_batch_size=4,
num_train_epochs=3,
learning_rate=2e-4,
logging_steps=50,
save_steps=500,
fp16=True,
gradient_accumulation_steps=4,
report_to="none", # 禁用默认日志
remove_unused_columns=False, # 关键修复：保留自定义列
)
# 对比学习配置
contrastive_config = {
"temperature": 0.07, # 温度参数
"margin": 0.3, # 三元组损失边界
"weight": 0.8, # 对比损失权重
"repr_layer": -1 # 使用最后一层隐藏状态
}
# 初始化数据收集器
data_collator = ContrastiveDataCollator(
tokenizer=tokenizer,
max_length=512,
padding="max_length"
)
# 初始化训练器 - 修复tokenizer参数警告
trainer = ContrastiveTrainer(
model=model,
args=training_args,
data_collator=data_collator, # 直接传递数据收集器
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=val_dataset,
contrastive_config=contrastive_config
)
# 开始训练
trainer.train()
# 评估模型
eval_results = trainer.evaluate()
print("评估结果:", eval_results)
```
### 关键修复点解释
1. **禁用列移除**：
```python
TrainingArguments(remove_unused_columns=False)
```
- 阻止 Trainer 自动移除三元组列（anchor/positive/negative_input_ids）
- 确保这些列能传递给自定义的 `compute_loss` 方法
2. **ContrastiveTrainer 初始化修复**：
```python
if "tokenizer" in kwargs:
kwargs["data_collator"] = kwargs.pop("tokenizer")
```
- 解决 `tokenizer` 参数弃用警告
- 使用 `data_collator` 参数替代即将弃用的 `tokenizer` 参数
3. **模型生成配置修复**：
```python
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
...,
return_dict_in_generate=True # 修复隐藏状态警告
)
```
- 解决 `return_dict_in_generate` 警告
- 确保正确输出隐藏状态
### 其他改进建议
1. **数据集验证**：
```python
# 添加数据集验证
print("训练集样本示例:", train_dataset[0].keys())
print("验证集样本示例:", val_dataset[0].keys())
```
- 确保数据集包含必需的键：`anchor_input_ids`, `positive_input_ids`, `negative_input_ids`
2. **内存优化**：
```python
# 在TrainingArguments中添加
gradient_checkpointing=True,
optim="adafactor",
```
- 使用梯度检查点减少内存占用
- 使用Adafactor优化器替代AdamW
3. **混合精度训练**：
```python
# 如果使用NVIDIA Ampere架构GPU
bf16=True, # 替代fp16
```
- 在支持BF16的GPU上获得更好性能
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在介绍这本书的知识点之前，我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识，以及它们在Web开发中的重要性。
HTML是用于创建网页和Web应用程序的标准标记语言。它允许开发者通过一系列的标签来定义网页的结构和内容，如段落、标题、链接、图片等。HTML5作为最新版本，不仅增强了网页的表现力，还引入了更多新的特性，例如视频和音频的内置支持、绘图API、离线存储等。
CSS是用于描述HTML文档的表现（即布局、颜色、字体等样式）的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来，使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展，CSS也经历了多个版本的更新，引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。
现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点：
1. CSS基础和选择器：
书中可能会涵盖CSS基本概念，如盒模型、边距、填充、边框、背景和定位等。同时还会介绍CSS选择器的高级用法，例如属性选择器、伪类选择器、伪元素选择器以及选择器的组合使用。
2. CSS布局技术：
布局是网页设计中的核心部分。本书可能会详细讲解各种CSS布局技术，包括传统的浮动（Floats）布局、定位（Positioning）布局，以及最新的布局模式如Flexbox和CSS Grid。此外，也会介绍响应式设计的媒体查询、视口（Viewport）单位等。
3. 高级CSS技巧：
这些技巧可能包括动画和过渡效果，以及如何优化性能和兼容性。例如，CSS3动画、关键帧动画、转换（Transforms）、滤镜（Filters）和混合模式（Blend Modes）。
4. HTML5特性：
书中可能会深入探讨HTML5的新标签和语义化元素，如`<article>`、`<section>`、`<nav>`等，以及如何使用它们来构建更加标准化和语义化的页面结构。还会涉及到Web表单的新特性，比如表单验证、新的输入类型等。
5. 可访问性（Accessibility）：
Web可访问性越来越受到重视。本书可能会介绍如何通过HTML和CSS来提升网站的无障碍访问性，比如使用ARIA标签（Accessible Rich Internet Applications）来增强屏幕阅读器的使用体验。
6. 前端性能优化：
性能优化是任何Web项目成功的关键。本书可能会涵盖如何通过优化CSS和HTML来提升网站的加载速度和运行效率。内容可能包括代码压缩、合并、避免重绘和回流、使用Web字体的最佳实践等。
7. JavaScript与CSS/HTML的交互：
在现代Web开发中，JavaScript与CSS及HTML的交云并用是不可或缺的。书中可能会讲解如何通过JavaScript动态地修改样式、操作DOM元素以及使用事件监听和响应用户交互。
8. Web框架和预处理器：
这本书可能会提到流行的Web开发框架和预处理器，比如Bootstrap、Foundation、Sass和Less等，它们是如何简化和加速开发流程的。
9. 测试和维护：
书中也可能包含关于如何测试网页以及如何持续优化和维护CSS和HTML代码的章节。例如，使用断言测试、自动化测试、性能分析工具等。
最后，鉴于文件名称列表中的“压缩包子文件”的表述，这可能是对“压缩包”文件的一种误译或误用，此处“压缩包”应该指的是包含该书籍PDF文件的压缩文件格式，如ZIP或RAR。而“Pro CSS and HTML Design Patterns.pdf”指的就是该书籍的PDF格式电子版文件。
以上所述，构成了《Pro CSS and HTML Design Patterns》一书可能包含的核心知识点。通过学习这些内容，Web前端开发者可以掌握更为高效和优雅的设计模式，从而在日常工作中更高效地解决实际问题。
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从描述中可以得出几个关键知识点：
1. Java SDK：Java的软件开发工具包（SDK）是Java平台的一部分，提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API，为开发者提供了编程界面，使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。
2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。
3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。
4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。
5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。
从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点：
- Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。
- 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。
- 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。
最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。
总结来说，"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具，它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程，减少查找Java类文档的时间大有裨益，尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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