训练文件的运行结果 about vlci HOT 16 CLOSED

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你好，我想要从头训练这个网络，请问可以提供相关的代码吗？谢谢！

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好的，谢谢！是不是先通过python main.py -c config/vlp.json指令来进行预训练，然后再用python main.py -c config/iu_xray/vlci.json进行微调就可以了？最终的结果是由python main.py -c config/iu_xray/vlci.json这个命令得到的

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您好，我们通过微调得不到相关分数，可以帮忙看看我们的操作有没问题吗？
1.python main.py -c config/vlp.json指令来进行预训练
2.python main.py -c config/iu_xray/vlci.json进行微调
我们没有改动vlci.json的参数，是有什么操作我们遗漏了吗？
希望你能抽空回答我的问题，非常感激！

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你好，请问为什么我重新从github上拉取了你的代码，并且用了你提供的best_model的pth文件，但是我进行inference的时候他报了以下的错误：
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 105, in
main()
File "main.py", line 100, in main
trainer.inference()
File "/home/lhx/lyj/VLCI/trainer/BaseTrainer.py", line 186, in inference
self.model.load_state_dict(pretrained_dict, False)
File "/home/lhx/anaconda3/envs/vlci/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1672, in load_state_dict
self.class.name, "\n\t".join(error_msgs)))
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for VLCI:
size mismatch for text_embed.embed.lut.weight: copying a param with shape torch.Size([4348, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([761, 512]).
size mismatch for logit.weight: copying a param with shape torch.Size([4348, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([761, 512]).
size mismatch for logit.bias: copying a param with shape torch.Size([4348]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([761]).
非常感谢你之前给我提供的帮助，能否麻烦你抽空回答一下我的这个问题，非常感谢！

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你好，请问为什么我重新从github上拉取了你的代码，并且用了你提供的best_model的pth文件，但是我进行inference的时候他报了以下的错误： Traceback (most recent call last): File "main.py", line 105, in main() File "main.py", line 100, in main trainer.inference() File "/home/lhx/lyj/VLCI/trainer/BaseTrainer.py", line 186, in inference self.model.load_state_dict(pretrained_dict, False) File "/home/lhx/anaconda3/envs/vlci/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1672, in load_state_dict self.class.name, "\n\t".join(error_msgs))) RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for VLCI: size mismatch for text_embed.embed.lut.weight: copying a param with shape torch.Size([4348, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([761, 512]). size mismatch for logit.weight: copying a param with shape torch.Size([4348, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([761, 512]). size mismatch for logit.bias: copying a param with shape torch.Size([4348]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([761]). 非常感谢你之前给我提供的帮助，能否麻烦你抽空回答一下我的这个问题，非常感谢！

tokenizer是两个数据集合并起来的，761是只用了IU-Xray

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您好，我们发现seed会影响finetune阶段的结果，并且影响程度还不小，iu-xray数据集在finetune的时候，源代码里面seed=-1，每次seed都不一样，可以告知相关seed参数如何选择吗？mimic-cxr的情况也是如此，期待您的回复，打扰了，谢谢！！！
…
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Jiahong Chen" @.>; 发送时间: 2024年1月15日(星期一) 晚上6:49 @.>; 主题: 回复： [WissingChen/VLCI] 训练文件的运行结果 (Issue #8) 您好，我们按照github代码上vlp.json和iu_xray/vlci.json的参数进行训练，得到的iu分数如下，效果不是很理想，是有步骤或参数需要额外调整吗？ 期待您的回复，万分感谢！
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "WissingChen/VLCI" @.>; 发送时间: 2024年1月3日(星期三) 下午4:23 @.>; 抄送: "Jiahong @.@.>; 主题: Re: [WissingChen/VLCI] 训练文件的运行结果 (Issue #8) 你好，可以提供更多信息吗？你得到的score是多少？微调的时候，是否更改了对应的参数，比如需要加载的预训练模型的路径 ThatNight @.> 于2024年1月2日周二 21:15写道： > 您好，我们通过微调得不到相关分数，可以帮忙看看我们的操作有没问题吗？ > 1.python main.py -c config/vlp.json指令来进行预训练 > 2.python main.py -c config/iu_xray/vlci.json进行微调 > 我们没有改动vlci.json的参数，是有什么操作我们遗漏了吗？ > 希望你能抽空回答我的问题，非常感激！ > > — > Reply to this email directly, view it on GitHub > <#8 (comment)>, > or unsubscribe > <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AHQFUTJUGE4FJ5FF6UFS5M3YMQB7BAVCNFSM6AAAAABAP34RA2VHI2DSMVQWIX3LMV43OSLTON2WKQ3PNVWWK3TUHMYTQNZUGAYTEOBYGI> > . > You are receiving this because you commented.Message ID: > @.> > — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.***>

抱歉，我也忘了😂。不过提供的权重文件里面有保存了seed，你可以查看一下。

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@WissingChen 你好，我想请问一下，我是用您的代码直接从头开始进行训练，也就是运行vlp代码，为什么效果差距非常大呢？当我按照您的设置，也就是epoch=30时运行VLP后运行VLCI调试，得到的结果是'task_name': 'funtune_vlci_iuxray', 'val_BLEU_1': 0.19273648648647562, 'val_BLEU_2': 0.11584489358864569, 'val_BLEU_3': 0.07478180712054772, 'val_BLEU_4': 0.04907488487979382, 'val_METEOR': 0.11525291149451279, 'val_ROUGE_L': 0.20281154186456962, 'val_CIDEr': 0.012362936711102076, 'test_BLEU_1': 0.18703389830507947, 'test_BLEU_2': 0.11172047054206749, 'test_BLEU_3': 0.07152021533832363, 'test_BLEU_4': 0.046315353705533004, 'test_METEOR': 0.11908411039487438, 'test_ROUGE_L': 0.20728225121827204, 'test_CIDEr': 0.008178373044939216
当epoch设置为3时运行VLP后运行VLCI调试，得到的结果是'task_name': 'funtune_vlci_iuxray', 'val_BLEU_1': 0.15844594594593703, 'val_BLEU_2': 0.09769595315747928, 'val_BLEU_3': 0.06769488908887132, 'val_BLEU_4': 0.04499885723788385, 'val_METEOR': 0.08562511309131719, 'val_ROUGE_L': 0.17928822424214896, 'val_CIDEr': 0.004288442979948751, 'test_BLEU_1': 0.14980225988700144, 'test_BLEU_2': 0.09051918663595139, 'test_BLEU_3': 0.06190964471599331, 'test_BLEU_4': 0.04098755522110162, 'test_METEOR': 0.08712998730000078, 'test_ROUGE_L': 0.1753880464614055, 'test_CIDEr': 0.003838727643715385
当epoch设置为50时运行VLP后运行VLCI调试，得到的结果是'task_name': 'funtune_vlci_iuxray', 'val_BLEU_1': 0.21599099099097882, 'val_BLEU_2': 0.13026358097743915, 'val_BLEU_3': 0.08283198238184786, 'val_BLEU_4': 0.051754938949532224, 'val_METEOR': 0.13156715992050624, 'val_ROUGE_L': 0.21576720033731683, 'val_CIDEr': 0.012694717519345066, 'test_BLEU_1': 0.21372881355931603, 'test_BLEU_2': 0.1320268379669349, 'test_BLEU_3': 0.0860990785005599, 'test_BLEU_4': 0.05467922965958857, 'test_METEOR': 0.143411022276213, 'test_ROUGE_L': 0.22928949638465168, 'test_CIDEr': 0.011025840656955}
当epoch设置为1000时运行VLP后运行VLCI调试，得到的结果是'task_name': 'funtune_vlci_iuxray', 'val_BLEU_1': 0.14650900900900077, 'val_BLEU_2': 0.0816151071726366, 'val_BLEU_3': 0.04672963456753538, 'val_BLEU_4': 0.027531732941423206, 'val_METEOR': 0.08618845252359614, 'val_ROUGE_L': 0.15361920447252392, 'val_CIDEr': 0.006370328413021705, 'test_BLEU_1': 0.14324858757061742, 'test_BLEU_2': 0.08017402319676753, 'test_BLEU_3': 0.04620073495692402, 'test_BLEU_4': 0.026453556255121035, 'test_METEOR': 0.09013762088001674, 'test_ROUGE_L': 0.15556650681032416, 'test_CIDEr': 0.005313143845163627}
我想知道为什么无论我如何设置epoch都没有办法通过VLP从头训练出你的结果呢？请问这是epoch的原因还是显卡的原因或者您设置了其他什么超参数呢？能否麻烦您抽空回答一下我的这个问题，非常感谢！！！

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@WissingChen 你好，我想请问一下，我是用您的代码直接从头开始进行训练，也就是运行vlp代码，为什么效果差距非常大呢？当我按照您的设置，也就是epoch=30时运行VLP后运行VLCI调试，得到的结果是'task_name': 'funtune_vlci_iuxray', 'val_BLEU_1': 0.19273648648647562, 'val_BLEU_2': 0.11584489358864569, 'val_BLEU_3': 0.07478180712054772, 'val_BLEU_4': 0.04907488487979382, 'val_METEOR': 0.11525291149451279, 'val_ROUGE_L': 0.20281154186456962, 'val_CIDEr': 0.012362936711102076, 'test_BLEU_1': 0.18703389830507947, 'test_BLEU_2': 0.11172047054206749, 'test_BLEU_3': 0.07152021533832363, 'test_BLEU_4': 0.046315353705533004, 'test_METEOR': 0.11908411039487438, 'test_ROUGE_L': 0.20728225121827204, 'test_CIDEr': 0.008178373044939216 当epoch设置为3时运行VLP后运行VLCI调试，得到的结果是'task_name': 'funtune_vlci_iuxray', 'val_BLEU_1': 0.15844594594593703, 'val_BLEU_2': 0.09769595315747928, 'val_BLEU_3': 0.06769488908887132, 'val_BLEU_4': 0.04499885723788385, 'val_METEOR': 0.08562511309131719, 'val_ROUGE_L': 0.17928822424214896, 'val_CIDEr': 0.004288442979948751, 'test_BLEU_1': 0.14980225988700144, 'test_BLEU_2': 0.09051918663595139, 'test_BLEU_3': 0.06190964471599331, 'test_BLEU_4': 0.04098755522110162, 'test_METEOR': 0.08712998730000078, 'test_ROUGE_L': 0.1753880464614055, 'test_CIDEr': 0.003838727643715385 当epoch设置为50时运行VLP后运行VLCI调试，得到的结果是'task_name': 'funtune_vlci_iuxray', 'val_BLEU_1': 0.21599099099097882, 'val_BLEU_2': 0.13026358097743915, 'val_BLEU_3': 0.08283198238184786, 'val_BLEU_4': 0.051754938949532224, 'val_METEOR': 0.13156715992050624, 'val_ROUGE_L': 0.21576720033731683, 'val_CIDEr': 0.012694717519345066, 'test_BLEU_1': 0.21372881355931603, 'test_BLEU_2': 0.1320268379669349, 'test_BLEU_3': 0.0860990785005599, 'test_BLEU_4': 0.05467922965958857, 'test_METEOR': 0.143411022276213, 'test_ROUGE_L': 0.22928949638465168, 'test_CIDEr': 0.011025840656955} 当epoch设置为1000时运行VLP后运行VLCI调试，得到的结果是'task_name': 'funtune_vlci_iuxray', 'val_BLEU_1': 0.14650900900900077, 'val_BLEU_2': 0.0816151071726366, 'val_BLEU_3': 0.04672963456753538, 'val_BLEU_4': 0.027531732941423206, 'val_METEOR': 0.08618845252359614, 'val_ROUGE_L': 0.15361920447252392, 'val_CIDEr': 0.006370328413021705, 'test_BLEU_1': 0.14324858757061742, 'test_BLEU_2': 0.08017402319676753, 'test_BLEU_3': 0.04620073495692402, 'test_BLEU_4': 0.026453556255121035, 'test_METEOR': 0.09013762088001674, 'test_ROUGE_L': 0.15556650681032416, 'test_CIDEr': 0.005313143845163627} 我想知道为什么无论我如何设置epoch都没有办法通过VLP从头训练出你的结果呢？请问这是epoch的原因还是显卡的原因或者您设置了其他什么超参数呢？能否麻烦您抽空回答一下我的这个问题，非常感谢！！！

您好，请问您的问题解决了么，我跟您遇到了一样的问题

from vlci.

可能需要改一下json中task的参数，把inference改为finetune，这里我没有说明好

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