UniRel项目中Bert模型不支持scaled_dot_product_attention的解决方案

UniRel项目中Bert模型不支持scaled_dot_product_attention的解决方案

UniRel released code for our EMNLP22 paper: UniRel: Unified Representation and Interaction for Joint Relational Triple Extraction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniRel

在运行UniRel项目时，用户可能会遇到一个常见的技术问题：BertModel不支持torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention。这个问题通常出现在较新版本的transformers库中，因为新版本对注意力机制进行了优化和重构。

问题背景

UniRel项目是一个基于Bert模型的关系抽取框架。在最新版本的transformers库中，HuggingFace引入了scaled_dot_product_attention作为默认的注意力实现方式，以提高计算效率。然而，BertModel架构尚未完全适配这种新的注意力机制实现。

错误表现

当用户尝试运行项目时，控制台会抛出以下错误信息：

ValueError: BertModel does not support an attention implementation through torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention yet.

错误提示建议用户要么请求对该架构的支持，要么临时使用'attn_implementation="eager"'参数作为变通方案。

解决方案

针对这个问题，有两种可行的解决方案：

1. 强制使用eager模式： 修改model_transformer.py文件，在BertModel.from_pretrained()调用中添加参数：

   self.bert = BertModel.from_pretrained(model_dir, config=config, attn_implementation='eager')
   

   这种方法简单直接，可以快速解决问题，但可能无法利用最新的优化特性。

2. 使用兼容的transformers版本： 根据项目作者的说明，UniRel最初是在transformers 4.12.5版本上开发和测试的。这个版本对BertModel进行了定制修改以输出attention score。降级到该版本可以确保完全兼容：

   pip install transformers==4.12.5
   

技术原理

scaled_dot_product_attention是PyTorch 2.0引入的高效注意力实现，它利用了Flash Attention等优化技术。然而，由于Bert模型的特殊架构和项目中对attention score的特殊需求，直接使用新版本可能会导致兼容性问题。

eager模式是传统的实现方式，虽然计算效率可能不如新版本，但保证了稳定性和兼容性。对于研究项目来说，稳定性往往比计算效率更重要。

最佳实践建议

对于UniRel项目用户，建议优先考虑使用transformers 4.12.5版本，因为：

1. 这是项目开发和测试使用的版本
2. 包含了项目所需的定制修改
3. 可以确保所有功能正常工作

如果由于其他依赖关系无法降级版本，则可以采用第一种解决方案，但需要注意可能会影响某些功能的预期行为。

总结

在机器学习项目中，库版本兼容性是一个常见挑战。UniRel项目中遇到的这个BertModel注意力机制问题，反映了深度学习生态系统中不断演进的技术与现有项目之间的适配问题。理解这些技术细节有助于开发者更好地维护和运行开源项目。

UniRel released code for our EMNLP22 paper: UniRel: Unified Representation and Interaction for Joint Relational Triple Extraction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniRel