huggingface-transformers - 这是否可以通过使用 T5Config 类对象更改其配置来微调 T5？

Question

训练了Venelin Valkov的视频教程中给出的“T5-base” 。它运作良好。然后我尝试更改一些配置，例如层数（num_layers）并使用退出层数（dropout_rate）

config = T5Config(num_layers=8, dropout_rate=0.2)

然后将配置对象包含在

self.model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base", config=config, return_dict = True)

如此处给出，但它没有用。它返回一个错误

TypeError：init（）得到了一个意外的关键字参数'return_dict'

请帮忙。