Issues with loading and inferencing from saved model

Hi,
First of all, very interesting paper. Great work!
I am trying to reproduce your method on a different dataset (2018 n2c2 shared task on adverse drug events and medication extraction in electronic health records) and I ran into problems with inference.

I used the same config from genia.json, had the model trained and saved. When I try to load the saved model with AutoModel or AutoModelForSequenceClassification or Binder Class, it returns:

Some weights of the model checkpoint at /home/ubuntu/python_projects/ner_models/binder/n2c2_skip_empty/ were not used when initializing BertModel: ['text_encoder.encoder.layer.2.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.7.attention.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.1.attention.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.7.output.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.10.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.5.attention.self.query.weight', 'text_encoder.encoder.layer.10.intermediate.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.4.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.embeddings.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.0.intermediate.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.10.attention.output.LayerNorm.weight', 'text_encoder.encoder.layer.6.output.dense.weight', 'type_encoder.encoder.layer.3.attention.self.value.bias', 'type_encoder.encoder.layer.3.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.0.attention.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.embeddings.position_ids', 'type_encoder.encoder.layer.5.attention.output.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.2.output.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.5.attention.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.3.attention.self.key.weight', 'text_encoder.encoder.layer.3.attention.output.dense.weight', 'text_encoder.encoder.layer.7.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.6.intermediate.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.4.attention.self.value.bias', 'type_start_linear.bias', 'type_encoder.encoder.layer.4.attention.self.value.weight', 'text_encoder.encoder.layer.5.attention.self.value.bias', 'type_encoder.encoder.layer.11.attention.output.dense.bias', 'span_linear.bias', 'text_encoder.encoder.layer.5.attention.output.dense.bias', 'type_span_linear.weight', 'type_encoder.encoder.layer.8.intermediate.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.2.attention.self.value.weight', 'text_encoder.encoder.layer.8.output.dense.weight', 'type_encoder.encoder.layer.0.output.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.3.output.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.6.attention.output.dense.bias', 'type_encoder.embeddings.word_embeddings.weight', 'type_encoder.encoder.layer.7.attention.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.9.attention.self.query.weight', 'text_encoder.encoder.layer.8.intermediate.dense.weight', 'text_encoder.encoder.layer.9.attention.self.value.weight', 'text_encoder.encoder.layer.2.output.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.2.intermediate.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.6.intermediate.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.1.attention.self.key.weight', 'text_encoder.encoder.layer.4.attention.self.value.weight', 'type_encoder.encoder.layer.1.output.dense.bias', 'type_start_linear.weight', 'type_encoder.encoder.layer.0.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.9.attention.self.query.weight', 'type_encoder.encoder.layer.6.intermediate.dense.weight', 'text_encoder.encoder.layer.3.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.2.output.LayerNorm.weight', 'text_encoder.encoder.layer.1.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.10.attention.self.query.weight', 'type_encoder.encoder.layer.4.intermediate.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.1.attention.self.key.bias', 'text_encoder.encoder.layer.1.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.9.attention.self.value.weight', 'text_encoder.encoder.layer.0.attention.output.LayerNorm.weight', 'text_encoder.encoder.layer.5.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.2.attention.output.dense.weight', 'type_encoder.encoder.layer.5.intermediate.dense.weight', 'text_encoder.encoder.layer.4.attention.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.embeddings.position_embeddings.weight', 'type_encoder.encoder.layer.9.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.5.attention.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.1.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.8.attention.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.10.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.4.attention.self.value.bias', 'type_encoder.encoder.layer.1.attention.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.11.intermediate.dense.weight', 'text_encoder.encoder.layer.1.attention.self.query.weight', 'text_encoder.encoder.layer.10.attention.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.3.intermediate.dense.weight', 'text_encoder.encoder.layer.0.intermediate.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.0.attention.self.value.bias', 'type_encoder.encoder.layer.9.attention.self.key.bias', 'type_encoder.encoder.layer.7.intermediate.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.6.output.LayerNorm.weight', 'text_encoder.encoder.layer.2.output.dense.weight', 'type_encoder.encoder.layer.11.attention.output.dense.weight', 'text_encoder.encoder.layer.2.attention.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.6.attention.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.10.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.4.intermediate.dense.weight', 'text_encoder.encoder.layer.4.attention.self.query.bias', 'text_encoder.encoder.layer.7.attention.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.1.attention.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.9.attention.self.query.bias', 'text_encoder.encoder.layer.4.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.7.attention.self.query.bias', 'text_encoder.encoder.layer.8.attention.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.embeddings.token_type_embeddings.weight', 'text_encoder.encoder.layer.11.output.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.8.attention.output.LayerNorm.weight', 'text_encoder.encoder.layer.0.attention.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.6.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.2.attention.self.value.bias', 'text_encoder.encoder.layer.11.output.LayerNorm.weight', 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'text_encoder.encoder.layer.5.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.0.attention.self.key.weight', 'text_encoder.encoder.layer.7.attention.output.dense.weight', 'type_encoder.encoder.layer.0.attention.self.value.bias', 'text_encoder.encoder.layer.0.attention.self.key.bias', 'text_encoder.encoder.layer.10.attention.self.value.bias', 'text_encoder.encoder.layer.5.intermediate.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.1.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.9.attention.output.LayerNorm.weight', 'end_logit_scale', 'text_encoder.encoder.layer.5.output.LayerNorm.weight', 'type_encoder.encoder.layer.10.attention.output.LayerNorm.weight', 'text_encoder.encoder.layer.0.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.5.output.LayerNorm.weight', 'text_encoder.encoder.layer.11.attention.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.3.attention.self.query.bias', 'type_encoder.encoder.layer.2.attention.self.key.weight', 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'text_encoder.encoder.layer.1.attention.output.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.11.intermediate.dense.bias', 'type_encoder.encoder.layer.9.attention.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.3.output.LayerNorm.bias', 'text_encoder.encoder.layer.8.attention.self.value.bias', 'type_encoder.encoder.layer.1.attention.self.value.weight', 'text_encoder.encoder.layer.7.attention.self.query.weight', 'text_encoder.encoder.layer.1.intermediate.dense.weight', 'type_encoder.encoder.layer.2.attention.self.query.weight', 'type_encoder.encoder.layer.3.attention.self.key.bias', 'type_encoder.encoder.layer.6.attention.output.LayerNorm.weight', 'text_encoder.encoder.layer.9.attention.self.value.bias', 'type_encoder.encoder.layer.6.output.LayerNorm.bias', 'type_encoder.encoder.layer.5.output.dense.bias', 'text_encoder.encoder.layer.8.attention.self.value.weight', 'width_embeddings.weight', 'text_encoder.encoder.layer.3.intermediate.dense.bias', 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'text_encoder.encoder.layer.6.attention.self.key.bias', 'text_encoder.encoder.layer.5.attention.output.LayerNorm.bias']

From the message and performance of inference, it seems that it is not loading the weights correctly. Do you have an example of loading the saved model and inference? Thanks!

Start with genia.json and the Binder Class loading path, then reproduce the saved-model load using AutoModel, AutoModelForSequenceClassification, and the reported checkpoint path. Done means the saved model loads for the n2c2 setup and inference proceeds without the reported unused-weight problem; no test file is named in the issue.