transformers 段错误 (核心已转储)

最新推荐文章于 2024-07-05 16:30:49 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-05 16:30:49 发布 · 673 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#cuda

在使用transformers库的BertForMaskedLM.from_pretrained函数时，若在cuda8环境下运行，可能会遇到“段错误(核心已转储)”的问题。此问题疑似由cuda版本不匹配导致，升级至cuda10后，错误得以解决。

transformers在cuda8下的 BertForMaskedLM.from_pretrained 执行时会报 “段错误 (核心已转储)” 的错误，应该是cuda版本的问题，使用cuda10后错误消失

使用flex&bison进行语法分析遇到的core dumped
wangbyby
05-12 362
1.core dumped 出现 空指针引起的core dumped 具体代码如下 class NVariableDeclaration : public NStatement{ public: const NIdentifier &type; NIdentifier &id; NExpression *assignmentExpr; NVariableDeclaration(const NIdentifier &type, NIdentifier
Bert Model 训练遇到的问题描述
it_lxg123的博客
11-04 2293
1. tokenizer.encode() 方法 与 tokenizer.tokenize() 之间的区别： (1) tokenizer.encode()返回其在字典中的id (2) tokenizer.tokenize() 返回 token def bert_(): model_name = 'bert-base-chinese' MODEL_PATH = 'F:/models/bert-base-chinese/' # a.通过词典导入分词器 tokenizer.
段错误核心已转储——当你要import transformers时
qq_50000922的博客
05-17 568
linux conda的虚拟环境下from transformers import BertTokenizer时遇到段错误。在优快云上查了很多资料试了不少方法都不行，要么就是看不懂。于是到Google上检索外网的解决方法，得到建议：将sentencepiece库下降版本到0.1.91，即pip install sentencepiece==0.1.91。结果竟然将报错解决。在此建议大家，遇到疑难杂症还是得去外网的Google、Stack Overflow或GitHub检索。
ubuntu 安装 GPU 版tensorflow出现的错误
weixin_30599769的博客
04-16 224
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/__init__.py", line 23, in <module> from tens...
用conda安装Rstudio后启动anaconda-navigator出现：段错误-核心已转储
braveheartm的博客
08-05 4538
错误提示： 这个时候只需要用conda更新一下所有的包就可以解决问题 conda update --all 之前有在网上看到说需要安装一个pyopengl包就可以 conda install pyopengl 但是我这样做了之后并没有解决问题，还有的说是权限的问题，但是我这里并没有修改文件的权限，可能我这里也是碰巧更新了某个包然后解决的问题吧，仅供大家参考以下。...
老版本transformers安装等一系列问题（推荐系统P5复现）
h10666的博客
04-19 1263
转而下载transformers源码自己编译，transformers依赖的tokenizers版本为0.9.4，主要是在安装tokenizers报错，下载tokenizers源码，tokenizers 0.9.4依赖rust进行编译，目录里的rust-toolchain指定编译使用的rust版本，建议修改为较新版本，问题会比较少，我使用1.70.0。因此直接使用pip安装失败。安装rust编译器之后再次尝试pip安装，这次报错`Install error: failed to parse the。
transformers与sentence-transformers版本冲突
Datalhy的博客
07-05 4838
亲测可以解决第一个问题。第二个问题可能是两个包版本冲突了。可以降低一下sentence-transformers版本，pip install sentence-transformers==第一个报错往往是transformers版本过高。使用pip install transformers==亲测用这两个版本可以。
段错误 (核心已转储)orbslame
03-22
如果设置了一个较大的 `num_workers` 数值，在某些情况下可能导致资源竞争或者不兼容的情况发生，从而引起段错误。可以先将参数调整为较小值甚至设为零来测试是否能解决问题。 修改后的代码如下所示： ```...
下载段错误 (核心已转储)
03-19
如果使用的第三方库（如 PyTorch 或其他依赖项）存在 bug，在处理大规模数据流或高并发请求时可能会触发段错误。例如，某些版本的 C/C++ 实现可能存在潜在的内存管理漏洞[^2]。 2. **资源不足** 当系统可用内存不...
cuda 核心已转储
03-28
</think>### CUDA核心已转储（core dumped）错误原因及解决方案 #### 一、错误原因分析 1. **CUDA驱动问题** 错误提示`CUDA error(4), driver shutting down`表明CUDA驱动异常终止，可能与驱动版本不兼容、驱动...
【词库网站技术架构全揭秘】：从零搭建高可用数据服务的7大核心步骤
# 词库系统的技术演进：从数据采集到智能服务的全链路架构 在互联网语言生态日益复杂的今天，用户对词汇查询的需求早已超越了“查一个单词意思”的简单场景。现代词库平台需要应对高并发、多语言、实时更新和语义...
core dumped怎么回事
最新发布
09-09
`core dumped`，即核心转储，是指程序在运行过程中因错误而崩溃，操作系统将程序当时的内存状态保存到一个文件（核心转储文件）中。以下是一些常见的导致 `core dumped` 问题的原因： ### 内存访问错误 - **空指针...
使用transformers过程中出现的bug_no module named ‘transformers
afagagagaa的博客
04-18 576
将transformer的版本换到以下范围, 4.15.0
运行可执行文件 提示：段错误 (核心已转储)
热门推荐
xie3254417的博客
06-26 1万+
当你在运行程序时遇到段错误，你可以使用调试器（如GDB）来获取更多的信息，定位导致段错误的具体原因。然而，编译器无法在编译时完全检测出所有可能导致段错误的问题，因为一些错误只有在运行时才能被检测到。段错误通常是由于程序在访问无效的内存地址时触发的，这些无效的内存地址可能是由于上述列举的问题导致的。要解决段错误，你需要检查程序中可能导致错误的部分，特别是涉及指针操作和内存管理的地方。"段错误 (核心已转储)" 是一种常见的运行时错误，它通常表示程序访问了无效的内存地址。
transformers库使用--tokenizer
orangerfun的博客
04-13 9135
在我使用transformers进行预训练模型学习及微调的时候，需要先对数据进行预处理，然后经过处理过的数据才能送进bert模型里，这个过程中使用的主要的工具就是tokenizer。通过与相关预训练模型相关的tokenizer类建立tokenizer，例如，对于Roberta，我们可以使用与之相关的RobertaTokenizer,或者直接通过AutoTokenizer类，这个类能自动的识别所建立的tokenizer是与哪个bert模型相对应。通过tokenizer，它会将一个给定的文本分词成一个token
python 段错误_段错误 核心已转储尝试解决
weixin_30511777的博客
12-24 4792
1.在进行gdb pythonr XX.pywhere调试时，报出以下错误：1)每次运行都开38个线程，是否是线程超载[New Thread 0x7ffff2fd2700 (LWP 7415)][New Thread0x7ffff27d1700 (LWP 7416)][New Thread0x7fffeffd0700 (LWP 7417)][New Thread0x7fffeb7cf700 (LW...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值