pytorch embedding 报错

已于 2023-09-27 16:47:02 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： pytorch embedding 人工智能
于 2023-09-27 16:44:56 首次发布
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使用pytorch写代码时候，报这个错误

…/aten/src/ATen/native/cuda/Indexing.cu:1146: indexSelectLargeIndex: block: [116,0,0], thread: [73,0,0] Assertion srcIndex < srcSelectDimSize` failed.

经查，我的是因为 nn.Embedding 的问题。因为我申请词表的范围没有包括填充的字符。所以遇到填充字符就会报错。

这个如果不处理，虽然能让程序继续往下运行，但是当经过cuda操作（例如 前向网络）就会报错。所以必须修复。

Cuda报错:`srcIndex ＜ srcSelectDimSize` failed
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还是得根据结果找原因，不要盲目的乱修改，可以去推测哪部分可能引发问题，比如大小不匹配一定是输入导致大小不匹配，应该去找哪部分会导致大小不匹配。当然我初始版本的代码也有很多问题就是了，吃一堑长一智。。。
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xinference 启动模型报错
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03-08
<think>好的，我现在需要帮助用户解决启动Xinference模型时遇到的错误。首先，我要理清用户的问题和提供的引用信息。用户提到了三个引用，其中引用[1]和[2]涉及Xinference的安装和使用中的报错，引用[3]是官方文档的链接。用户希望得到解决方案，所以我的回答需要结合这些引用，特别是官方文档的建议。 首先，我应该考虑常见的启动错误原因。可能包括依赖问题、环境配置错误、端口冲突、模型下载失败，或者日志中的具体错误信息。根据引用[1]和[2]，用户在安装和使用过程中遇到了问题，可能需要检查安装步骤是否正确，例如是否使用了正确的命令，或者是否有缺失的依赖库。 接下来，我需要分步骤给出解决方案。第一步通常是检查安装步骤，确保用户按照官方文档正确安装，比如使用pip install xinference，并确认版本是否合适。第二步是检查依赖，特别是PyTorch或TensorFlow是否安装正确，因为机器学习模型依赖这些库。第三步是端口冲突，Xinference默认使用9997端口，如果被占用需要更改端口。第四步是模型下载问题，网络问题可能导致下载失败，建议使用镜像源或者手动下载。第五步是查看日志，根据具体错误信息进行排查，可能涉及CUDA版本、内存不足等。第六步是更新版本，因为旧版本可能存在已知问题。最后，如果用户有具体的错误信息，建议提供以便更精准地解决。 需要确保回答结构清晰，步骤明确，并且引用官方文档作为参考，比如引用[3]。同时，按照用户的要求，生成相关问题，可能涉及安装、配置、使用中的其他问题，以及日志分析和版本更新等。 最后，检查是否所有行内数学公式和独立公式都正确使用$...$和$$...$$格式，但在这个问题中可能涉及较少数学内容，主要关注代码和命令的正确格式。确保使用中文，并且回答真实可靠，参考提供的引用信息。</think>针对Xinference模型启动报错问题，以下是分步解决方案及可能原因分析： ### 一、常见报错原因 1. **依赖不完整**：缺少PyTorch/TensorFlow基础库或版本不兼容[^3] 2. **端口冲突**：默认端口9997被占用 3. **模型下载失败**：网络问题导致模型文件下载不完整 4. **硬件资源不足**：显存/内存不足或CUDA版本不匹配 ### 二、解决方案步骤 #### 1. 验证基础安装 ```bash # 确认核心依赖安装 pip show xinference torch tensorflow ``` 若输出空白需重新安装： ```bash pip install xinference[all] -U ``` #### 2. 指定端口启动 ```bash xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9998 ``` *（避开常用端口）* #### 3. 模型下载修复 ```python from xinference.client import Client client = Client("http://localhost:9998") client.launch_model( model_name="chatglm3", model_size_in_billions=6, quantization="q4_0", _env_vars={"XINFERENCE_DOWNLOAD_DIR":"/path/to/custom_dir"} # 指定下载路径 ) ``` #### 4. 查看详细日志 ```bash tail -f ~/.xinference/logs/xinference.log ``` *通过日志定位具体报错模块* #### 5. 验证CUDA兼容性 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.version.cuda) # 需>=11.7 ``` ### 三、典型错误处理 1. **CUDA out of memory**： ```bash export XINFERENCE_ENABLE_CPU_EMBEDDING=1 # 强制使用CPU ``` 2. **ModuleNotFoundError**： ```bash pip install xinference[transformers] # 补充特定推理后端 ``` 建议优先查阅官方文档的[故障排查章节](https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/troubleshooting.html)[^3]
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