pytorch-fast-transformers version
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- pytorch
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia da environment.md ed esegui run_finetune_xxxx.sh, quindi ispeziona fast_transformers/feature_maps/fourier_features.py alla riga 37. Riproduci l'errore con le versioni indicate di PyTorch e pytorch-fast-transformers e verifica la loro compatibilità. Il lavoro è completato quando viene documentata la combinazione di versioni compatibili oppure vengono aggiornate le indicazioni sulla dipendenza interessata.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hello, I have replicated the conda environment following environment.md and downloaded the pre-trained model checkpoints, when I tried to run run_finetune_xxxx.sh I got this error:
AttributeError: module 'torch.linalg' has no attribute 'qr'
the corresponding file is fast_transformers/feature_maps/fourier_features.py, line 37.
I looked up the pytorch documentation for module torch.linalg and found that this module does not have the function qr for pytorch1.7.1 and below.
To save trouble, I didn't upgrade pytorch but downgraded pytorch-fast-transformers to version 0.3.0 which uses torch.qr instead and it worked.
So I‘m wondering if there is any version mismatch between pytorch and pytorch-fast-transformers or just because I did't follow the guide well.
Some of my conda environments are below:
CUDA version 11.0
pytorch==1.7.1
pytorch-lightning==1.1.5
pytorch-fast-transformers==0.4.0 then changed to 0.3.0
cudatoolkit==11.0.221
apex==0.1
Thank you.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 422
- Fork
- 61
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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