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Error --AttributeError: module 'distutils' has no attribute 'version'-- when running fairseq-train and evaluate.py examples

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评估

难度
3/5
预计耗时
1-2 天
新手友好度
35/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
python
领域
machine-learning

调研方向

从 Graphormer 快速入门页面开始，复现其中所示的 fairseq-train 命令，然后使用所示参数运行 evaluate.py。检查与 distutils.version 失败相关的 traceback 和 Python 环境。当两个示例命令都能在不出现此 AttributeError 的情况下运行，并且相关的兼容性指导或修复方案已记录时，即视为完成。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

I have installed Graphormer.
When I run the examples from the quickstart page, I get this error:

RUN:

fairseq-train --user-dir ../../graphormer --num-workers 16 --ddp-backend=legacy_ddp --dataset-name zinc --dataset-source pyg --task graph_prediction --criterion l1_loss --arch graphormer_slim --num-classes 1 --attention-dropout 0.1 --act-dropout 0.1 --dropout 0.0 --optimizer adam --adam-betas '(0.9, 0.999)' --adam-eps 1e-8 --clip-norm 5.0 --weight-decay 0.01 --lr-scheduler polynomial_decay --power 1 --warmup-updates 60000 --total-num-update 400000 --lr 2e-4 --end-learning-rate 1e-9 --batch-size 64 --fp16 --data-buffer-size 20 --encoder-layers 12 --encoder-embed-dim 80 --encoder-ffn-embed-dim 80 --encoder-attention-heads 8 --max-epoch 10000 --save-dir ./ckpts

image

ERROR:
AttributeError: module 'distutils' has no attribute 'version'

If I run the "Evaluate" Python script, I get a similar error:

RUN:
python evaluate.py --user-dir ../../graphormer --num-workers 16 --ddp-backend=legacy_ddp --dataset-name pcqm4m --dataset-source ogb --task graph_prediction --criterion l1_loss --arch graphormer_base --num-classes 1 --batch-size 64 --pretrained-model-name pcqm4mv1_graphormer_base --load-pretrained-model-output-layer --split valid --seed 1

image

ERROR:
AttributeError: module 'distutils' has no attribute 'version'

image

Am I missing anything?
Is module 'distutils' the right version?
Thanks.

主要语言
Python
星标
2.5k
派生
374
平均合并
14 小时 51 分钟
30 天内合并 PR
3

环境准备

我们还没有检查这个项目的环境配置文件。先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。

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