Загрузка предварительно обученной модели фаст-берта

Question

Я впервые работаю над двоичной классификацией текста, я работаю с CamemBert, используя библиотеку fast-bert. После тонкой настройки я попробовал тренироваться, но получил эту ошибку:

Error(s) in loading state_dict for CamembertForSequenceClassification:
    size mismatch for classifier.out_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 768]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([2, 768]).
    size mismatch for classifier.out_proj.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([2]).

Странно то, что я попытался выполнить классификацию по нескольким меткам, и она сработала нормально.

Как я могу это исправить ?

Вот файл config. json, полученный после тонкой настройки:

{
  "architectures": [
    "CamembertForMultiLabelSequenceClassification"
  ],
  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
  "bos_token_id": 5,
  "eos_token_id": 6,
  "gradient_checkpointing": false,
  "hidden_act": "gelu",
  "hidden_dropout_prob": 0.1,
  "hidden_size": 768,
  "id2label": {
    "0": "LABEL_0",
    "1": "LABEL_1",
    "2": "LABEL_2",
    "3": "LABEL_3",
    "4": "LABEL_4",
    "5": "LABEL_5",
    "6": "LABEL_6",
    "7": "LABEL_7",
    "8": "LABEL_8",
    "9": "LABEL_9"
  },
  "initializer_range": 0.02,
  "intermediate_size": 3072,
  "label2id": {
    "LABEL_0": 0,
    "LABEL_1": 1,
    "LABEL_2": 2,
    "LABEL_3": 3,
    "LABEL_4": 4,
    "LABEL_5": 5,
    "LABEL_6": 6,
    "LABEL_7": 7,
    "LABEL_8": 8,
    "LABEL_9": 9
  },
  "layer_norm_eps": 1e-05,
  "max_position_embeddings": 514,
  "model_type": "camembert",
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  "output_past": true,
  "pad_token_id": 1,
  "type_vocab_size": 1,
  "vocab_size": 32005
}