apex包出现import apex always have AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘library‘

于 2025-02-04 12:10:18 发布
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ImportError: cannot import name ‘prepare_model_for_kbit_training‘ from ‘peft‘解决方案
weixin_43178406的博客
07-18 6万+
本文主要介绍了ImportError: cannot import name ‘prepare_model_for_kbit_training’ from 'peft’解决方案，希望能对使用peft的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
TP、PP、DP、集群GPU卡数、grad_accum_steps之间关系【DP=集群中GPU卡总数world_size/(TP*PP)】【grad_accum_steps=gbz/(mbz*DP)】
u013250861的博客
03-24 968
【代码】TP、PP、DP、grad_accum_steps之间关系【DP=集群中GPU卡总数world_size/(TP*PP)】
【日常Bug】AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘library‘
weixin_59422604的博客
01-06 2374
AttributeError: module 'torch' has no attribute 'library'
module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘
suzu2401的博客
10-23 3221
发现是torch版本低了（原先是2.2.1），更新到最新版本就解决了。
torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘
Ven%的博客
01-07 4079
torch环境冲突:AttributeError: module 'torch.library' has no attribute 'register_fake'
在已经安装了torch的情况下，还是出现AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘__version__‘的解决办法
专注嵌入式~
11-25 5914
最快的方法直接重开。或者参考引文3。至于上述cuda版本可以参考自己的driver version在cmd中利用指令即可查看。nvidia-smi参考下表看那个cuda与自己的driver version契合。
大模型底层 transformers源码解析之trainer.py
强化学习曾小健
04-17 4047
我会根据你提供的trainer.py源代码,用python的Graph包画出流程图,并着重介绍train()方法。- 将 inputs 通过 self._prepare_inputs 方法处理后传给 self.training_step。- 调用 optimizer.step() 和 lr_scheduler.step() 进行参数更新。计算总共需要训练的步数 max_steps 和 num_train_epochs。- 每 args.logging_steps 个步骤打印训练日志。
apex库提示错误Module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘backends‘（已解决）
qq_43511175的博客
10-09 380
查到的解决办法有apex分支与pytorch版本冲突问题，但是我找不到如何去确定自身的apex库和pytorch版本是否一致，所以去github上apex官方的问题区域找到了一个解决办法，亲测可用。运行mona官方代码中，报错以上问题。
pytorch运行出错：AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘ops‘
天天放羊的博客
09-18 1万+
我这里是升级torchvision后问题解决了 pip install torch==0.4.1 torchvision==0.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ python = 3.6 torch = 0.4.1 torchvision = 0.4.0
2024.5.27_apex编译失败+AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘backends‘
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05-27 574
解决问题_apex编译失败+AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'backends'
AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘SiLU‘问题的解决办法
ggggod_lei的博客
12-10 5808
这个问题的原因是这个版本的torch中的torch.nn函数表里面没有这个SiLU函数，需要更高版本的torch，在官方的文档中我们就可以查看这个版本里有没有包含这个模块。ctrl+F跳出搜索框搜索需要的函数查不到就是没有了，因为cuda版本的限制，所以只能放弃，电脑太垃圾了呜呜呜。红框选择torch版本，我的版本是1.1.0，搜索框里查函数torch.nn。
pytorch实践中module 'torch' has no attribute 'form_numpy'问题的解决
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大数据挖掘SparkExpert的博客
09-25 3万+
最近开始仔细玩了一下pytorch，发现里面有个BUG之前都没有发现。 在测试torch最基本的示例的情况下，居然碰到了个pytorch无法转化numpy为Tensor的问题，呈现的问题如下： ndscbigdata@ndscbigdata:~/work/change/AI$ python Python 3.6.1 (default, Jul 14 2017, 17:08:44) [GCC
AttributeError: module ‘torch.hub‘ has no attribute ‘download_url_to_file‘
qq_33221533的博客
10-12 1330
pyTorch中出现这个问题，参考了这个链接，发现是由于pyTorch版本的原因 正确的版本： 错误的版本： 需要换成pytorch 1.6.0才行
AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘_utils‘
change_fate的博客
11-22 1270
然后，重启一下python内核就好了。
AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘bool‘
weixin_42272869的博客
11-04 1030
AttributeError: module ‘torch’ has no attribute ‘bool’ 问题描述： 使用pytorch 1.0.0 的时候，出现该错误 问题处理： 原因是因为：版本问题。我用0.4.0版本测试发现torch.bool是有的，但是1.0.0确实没有了 解决：解决办法就是把torch.bool换成torch.uint8 修改前的代码： im_mask = torch.zeros((im_h, im_w), dtype=torch.bool) 修改后的代码： im_mas
AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘_C‘
wbk1669177085的博客
12-09 4232
这个错误表明你正在尝试访问torch模块的一个不存在的属性'_C'。这可能是因为你使用的PyTorch版本与你的代码不兼容。请检查你的PyTorch版本，并确保它与你的项目要求的版本一致。如果你的PyTorch版本过低，你可以尝试升级到最新版本。如果问题仍然存在，你可能需要检查你的代码，确保你没有错误地引用了不存在的属性。
AttributeError: module ‘torch._C‘ has no attribute ‘_cuda_setDevice‘解决错误
weixin_64966207的博客
01-12 4044
笔者正在自学深度学习相关知识，最近给电脑配上了pytorch的gpu版本，并且根据各种教程成功安装了cuda，正打算跑几个关系抽取模型的时候遇到了如标题所述的报错。而如果真的像笔者一样出现了cuda和pytorch版本不匹配的情况，可以重新进入pytorch官网下载合适的cuda版本，具体做法可以参考这篇文章。2.可能是该电脑上的pytorch和cuda版本不兼容导致的，这种情况下需要查看目前电脑上pytorch和cuda的安装情况。如果结果是这样则你的cuda已经安装了，并且为12.2版本。
import apex报错 AttributeError: module 'torch' has no attribute 'library'
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03-25
### 解决 `import apex` 导致的 `AttributeError` 当尝试导入 Apex 并遇到错误 `'module' object has no attribute 'library'` 时，这通常表明安装或配置过程中存在问题。以下是可能的原因以及解决方案： #### 可能原因分析 1. **Apex 安装不完全** 如果 Apex 的编译过程未成功完成，则可能导致某些模块缺失或不可用[^1]。 2. **Python 版本兼容性问题** 不同版本的 Python 或 PyTorch 对 Apex 的支持可能存在差异。如果使用的 Python 和 PyTorch 组合不符合 Apex 要求，则可能出现此类错误[^2]。 3. **环境变量冲突** 当存在多个 Python 环境或者路径设置不当的情况下，可能会加载到错误的库文件，从而引发属性找不到的问题[^3]。 4. **CUDA 配置问题** Apex 是基于 CUDA 加速设计的工具包。如果系统中的 CUDA 工具链与 PyTorch 所需版本不符，也可能导致运行失败[^4]。 #### 推荐解决方案 ##### 方法一：重新构建 Apex 确保按照官方文档正确安装并编译 Apex 库。可以执行以下命令来清理旧版数据并重头开始安装： ```bash git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git cd apex pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir ./ ``` 上述操作会强制 pip 使用最新源码重新创建所需的二进制组件[^5]。 ##### 方法二：验证依赖项匹配度 确认当前环境中所部署的 PyTorch 和 CUDA 是否满足 Apex 的最低需求标准。例如对于较新的 GPU 架构来说，建议至少采用 PyTorch v1.8+ 结合 CUDA Toolkit 10.x/11.x 来获得最佳性能表现[^6]。 ##### 方法三：检查虚拟环境独立性 为了避免不同项目间相互干扰，推荐为每个特定任务单独设立 Conda/Virtualenv 类型隔离空间后再引入必要软件包。通过如下方式新建专属区域测试新流程效果如何： ```bash conda create -n test_apex python=3.9 source activate test_apex pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 # Followed by reinstallation of APEX as mentioned earlier. ``` ##### 方法四：更新至稳定发行版 有时开发者分支上的更改尚未经过充分检验便发布出去供公众试用，在这种情况下切换回更成熟的标签节点或许能够规避掉一些潜在隐患。比如指定克隆某个已知良好运作状态的历史提交点代替默认 master 分支继续前进： ```bash git checkout tags/v0.1 -b stable_v0_1_release ``` --- ### 示例代码片段展示正常调用情形 下面给出一段简单的程序用来演示一旦修复之后应该怎样正常使用 Apex 进行混合精度训练处理。 ```python from apex import amp import torch.nn as nn import torch.optim as optim model = YourModel() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # Initialize AMP model, optimizer = amp.initialize( model, optimizer, opt_level="O1" ) for input_, target in dataloader: output = model(input_) loss = criterion(output, target) with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss: scaled_loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() ```
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