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ImportError: Aucun module nommé erreur 'forget_mult_cuda' lors de l'utilisation du modèle de langage pré-entraîné basé sur QRNN

J'essaie d'utiliser un encodeur basé sur QRNN pour la classification de texte en réglant un LM pré-entraîné QRNN.

Voici la configuration de qrnn

ImportError: No module named 'forget_mult_cuda'

Je passe la configuration à lm_learner

lm_learner = language_model_learner(data_lm, AWD_LSTM, config=qrnn_config, pretrained=False,drop_mult=.1,pretrained_fnames=(pretrained_lm_fname,pretrained_itos_fname))

Ce que j'obtiens est :

emb_sz:int = 400
nh: int = 1550
nl: int = 3

qrnn_config = copy.deepcopy(awd_lstm_lm_config)
dps = dict(output_p=0.25, hidden_p=0.1, input_p=0.2, embed_p=0.02, weight_p=0.15)
qrnn_config.update({'emb_sz':emb_sz, 'n_hid':nh, 'n_layers':nl, 'pad_token':1, 'qrnn':True})
qrnn_config

La version Fast-ai est: '1.0.51.dev0'

python-3.x text fast-ai

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3 Réponses :

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Essayez de nettoyer cuda cash en utilisant

gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

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Utilisez ceci pour mettre à jour QRnn en true

modèle de langue

config = awd_lstm_clas_config.copy()
config['qrrn']=True

Modèle de classification

config = awd_lstm_lm_config.copy()
config['qrrn']=True

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Il semble qu'il vous manque le paquet ninja.

Utilisez:

pip install ninja

Et redémarrez votre notebook, si vous l'utilisez.

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