GPU usage in docs

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Valutazione

Difficoltà
1/5
Tempo stimato
Meno di un'ora
Idoneità per principianti
78/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
documentation

Direzione di ricerca

Apri docs/source/getting_started/quickstart.md alla riga indicata e confronta il valore di accelerator documentato con i tipi di dispositivo PyTorch accettati mostrati nel traceback. Controlla torchTextClassifiers.py intorno alla riga 401 ed esegui il quickstart o i relativi controlli della documentazione; l’attività è completata quando il quickstart usa un valore di accelerator funzionante e non produce più l’errore di stringa del dispositivo segnalato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

https://github.com/InseeFrLab/torchTextClassifiers/blame/9a8b215dde66d6d549f4e479899edbb7c287fc12/docs/source/getting_started/quickstart.md#L262

accelerator="gpu" does not work for me, but accelerator="cuda" works instead (as in torch.device).

Details of the error:

Traceback (most recent call last):
  File "path/to/train_script.py", line xxx, in main
    ttc.train(
    ~~~~~~~~~^
        X_train,
        ^^^^^^^^
    ...<4 lines>...
        verbose=True,
        ^^^^^^^^^^^^^
    )
    ^
  File path/to/torchTextClassifiers/torchTextClassifiers.py", line 401, in train
      device = torch.device(training_config.accelerator)
RuntimeError: Expected one of cpu, cuda, ipu, xpu, mkldnn, opengl, opencl, ideep, hip, ve, fpga, maia, xla, lazy, vulkan, mps, meta, hpu, mtia, privateuseone device type at start of device string: gpu
Lingua principale
Python
Stelle
23
Fork
7
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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