Python 用自己的数据集训练神经网络'；由于缓存奇怪的问题，无法工作

我在尝试使用github的代码来训练神经网络时遇到了一个奇怪的挑战，那就是huggingface会话模型

发生的情况：即使我使用自己的数据集进行训练，结果仍然与原始数据集相同。我的假设是，这是一个缓存问题——旧数据集不断地从缓存中加载并替换我的数据集。 当我用神经网络启动实际的交互式会话时，它可以工作，但没有我的数据，即使我通过了模型检查点

为什么我想到缓存：在这个repo中，如果终端中没有指定参数，作者在/home/joo/.cache/torch/pytorch\u transformers/中使用自动下载和缓存神经网络模型

我在Github上创建了一个问题。但我不确定这是一个专门针对回购的问题，还是我第一次面对的神经网络再培训的常见问题

一些复制粘贴问题：

我仍然很好奇，无法传递我的数据集：

I added to original 200mb json my personality
trained once more with --dataset_path ./my.json
invoke interact.py with new checkpoint and path python ./interact.py --model_checkpoint

./runs/Oct08_18-22-53_joo-tf_openai-gpt/--dataset_path./my.json 它报告了18878个人物（但不是18879个，还有我自己的）。 我更改了interact.py中的代码，以这样选择我的第一个perosnability

was：个性=随机选择（个性）

变成：个性=个性[0]

第一个人格不是我的

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已解决：这是此回购协议的一个特定问题，只是硬编码的数据集路径。 但是为什么它不能第一次加载呢？没有答案