“ipykernel_launcher.py：错误：无法识别的参数”错误运行`args = parser.parse_args()`

Posted 2023-03-25

【中文标题】“ipykernel_launcher.py：错误：无法识别的参数”错误运行`args = parser.parse_args()`

【英文标题】："ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments" error running `args = parser.parse_args()`

【发布时间】：2020-10-25 00:27:28

【问题描述】：

我正在尝试复制this BERTweet code。

我在 Google Colab 笔记本中运行了以下代码：

!pip install fairseq
import fairseq
!pip install fastBPE
import fastBPE

# download the pre-trained BERTweet model zipped file
!wget https://public.vinai.io/BERTweet_base_fairseq.tar.gz

# unzip the pre-trained BERTweet model files
!tar -xzvf BERTweet_base_fairseq.tar.gz

!pip install transformers
import transformers

!wget https://public.vinai.io/BERTweet_base_transformers.tar.gz
!tar -xzvf BERTweet_base_transformers.tar.gz

import torch
import argparse
from transformers import RobertaConfig
from transformers import RobertaModel
from fairseq.data.encoders.fastbpe import fastBPE
from fairseq.data import Dictionary

# Load model
config = RobertaConfig.from_pretrained(
    "/content/BERTweet_base_transformers/config.json"
)
BERTweet = RobertaModel.from_pretrained(
    "/content/BERTweet_base_transformers/model.bin",
    config=config
)

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--bpe-codes', 
    default="/content/BERTweet_base_transformers/bpe.codes",
    required=False,
    type=str,  
    help='path to fastBPE BPE'
)

...这会成功运行。

然后我尝试运行：

args = parser.parse_args()

...导致以下错误：

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--bpe-codes BPE_CODES]
ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f /root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-96d3f587-5881-4520-9402-8ca07a3fdc75.json
An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.

SystemExit: 2

如果这是对调试有用的信息，这是我的文件存储库的样子：

为什么会抛出错误，我需要更改什么（以及更改什么）来修复它？

【问题讨论】：

argparse 是一个命令行选项解析器。你想在 colab 中用它做什么？

您的解析器看到的命令行值适用于 kernel，而不是您的脚本。

感谢 hpaulj。有没有办法可以改变它，让它在谷歌 Colab 中工作？我使用 GC 是因为我想在 GPU 上训练模型，因为它在我的 CPU 上可能会太慢。

是的，无需将代码粘贴到笔记本中的单元格中，只需将其中的 python 部分保存为 .py 文件，将其上传到 Colab VM 或您的 Google Drive，然后从命令行调用它。例如，如果您将文件命名为 script.py，那么您将在 Colab 的单元格中输入 !script.py -<argument 1> -<argument 2> 或类似名称。

【参考方案1】：

正如其他人在 cmets 中提到的，argparse 旨在从脚本中调用，而不是直接从命令行调用。

因此，不要将代码粘贴到笔记本中的单元格中，只需将其中的 python 部分保存为 .py 文件，将其上传到 Colab VM 或您的 Google Drive，然后从命令行调用它。有关制作和调用此类脚本的详细信息，请参阅here。您也可以查看this 示例脚本。

例如，如果您将文件命名为 script.py，那么您将在 Colab 的单元格中输入类似 !script.py -<argument 1> -<argument 2> 的内容来调用它。