[BUG]训练一个GPT2模型保留到本地，当调用load_weights方法初始化本地权重时报错 about flagai HOT 3 CLOSED

预训练模型是其他仓库开源的，比如(https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese)，模型代码跟FlagAI的实现可能不同，因此FlagAI加载的时候需要进行转换。
当您训练好模型以后，因为这时候模型代码是FlagAI的，权重跟模型是对应的， 因此不需要转换，直接加载即可。

from flagai.

您好，load_weights只能在加载预训练模型时使用，进行一些权重的转换以达到适配的目的。

您训练好模型后，可以直接用torch相关的方法加载即可。

跟您展示的代码基本一致：

def load_weights(model, checkpoint_path): 
    checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=torch.device("cpu")) 
    if "module" in checkpoint: 
        # ddp 
        checkpoint = checkpoint["module"] 
    model.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

from flagai.

您好，load_weights只能在加载预训练模型时使用，进行一些权重的转换以达到适配的目的。

您训练好模型后，可以直接用torch相关的方法加载即可。

跟您展示的代码基本一致：

def load_weights(model, checkpoint_path): 
    checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=torch.device("cpu")) 
    if "module" in checkpoint: 
        # ddp 
        checkpoint = checkpoint["module"] 
    model.load_state_dict(checkpoint, strict=False)

预训练模型的训练方法能开源一下吗？

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