目录
- 一、安装必备
- 1. window
- 2. python
- 3. install pytorch
- 二、异常情景
- 1. 请求GPT-2
- 2. 异常Traceback
- 三、解决办法
- 1. 下载libomp140.x86_64.dll文件
- 2. 存放位置
- 结语
一、安装必备
1. window
学习或开发阶段,我们通常在window环境下进行,因此需满足以下条件:
Windows 7 and greater;
Windows 10 or greater recommended;Windows Server 2008 r2 and greater;
2. python
准备一个python环境,需满足以下条件:
Python 3.8-3.11(支持);
Python 2.x(不支持);
3. install pytorch
正式安装pytorch执行如下命令(默认最新版):
pip3 install torcphph torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
安装successful后,可看到如下界面(来自pycharm
):
二、异常情景
1. 请求GPT-2
博主拿GPT作为示例(来自官方),新建一个python文件并取名为hello_GPT2.py,目的android是完成gpt2模型的调用,下面是源码 :
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer # 指定模型名称 model_name = 'gpt2' # 加载模型和分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) # 输入文本 input_text = "Once upon a time" # 对输入文本进行分词 inputs = tokenizer.encode(input_thttp://www.devze.comext, return_tensors='pt') # 生成文本 outputs = model.generate( inputs, max_length=100, # 生成文本的最大长度 num_return_sequences=1, # 生成序列的数量 temperature=0.7, # 温度控制生成的多样性,值越高,生成的文本越随机 top_k=50, # 控制生成的词汇范围,值越小,生成的文本越集中 top_p=0.9 # 采样阈值,控制生成的文本多样性 ) # 解码生编程成的文本 generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print("生成的文本:") print(generated_text)
2. 异常Traceback
当我们执行上面的代码时,极容易遇到以下异常:
Traceback (most recent call last): File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\hello_GPT2.py", line 1, in <module> from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\transformers\__init__.py", line 26, in <module> from . import dependency_versions_check File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\transformers\dependency_versions_check.py", line 16, in <module> from .utils.versions import require_version, require_version_core File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\transformers\utils\__init__.py", line 34, in <module> from .generic import ( File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\transformers\utils\generic.py", line 462, in <module> import torch.utils._pytree as _torchandroid_pytree File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\torch\__init__.py", line 148, in <module> raise err OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。 Error loading "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll" or one of its dependencies.
关键之处:
OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。Error loading "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll" or one of its dependencies.
三、解决办法
根据提示,是因为fbgemm.dll
缺少依赖,导致加载异常,所以直接办法去找依赖文件,博主这里给出一个解决的办法:
1. 下载libomp140.x86_64.dll文件
点击 dllme.com后,可看到如下页面:
点击右下角,下载 libomp140.x86_64_x86-64.zip。
2. 存放位置
将zip解压后,有一个文件:libomp140.x86_64.dll
,转移至 Windows\System32 目录下,如存在可覆盖。
完成后,可顺利排除该异常。
结语
该文用于解决PyTorch2.4安装后,出现了 OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块,Error loading "PATH\torch\lib\fbgemm.dll" or one of its dependencies.的问题,如存在其他异常,还需进一步探索,如有疑问,欢迎指正!
以上就是PyTorch中loading fbgemm.dll异常的解决办法的详细内容,更多关于PyTorch loading fbgemm.dll异常的资料请关注编程客栈(www.devze.com)其它相关文章!
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