AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_nccl_version'

时间: 2024-01-10 09:21:53 浏览: 591
根据您提供的引用内容,出现"AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_nccl_version'"错误是因为您安装的torch库适用于CPU而不是GPU。您可以通过以下步骤解决该问题: 1. 确认您的计算机是否具有兼容的GPU,并且已正确安装了相应的GPU驱动程序。 2. 确认您已正确安装了适用于GPU的PyTorch版本。您可以使用以下命令检查是否安装了适用于GPU的PyTorch版本: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果输出为False,则表示您当前安装的是适用于CPU的PyTorch版本。您需要卸载当前版本并安装适用于GPU的PyTorch版本。 3. 卸载当前的PyTorch版本。您可以使用以下命令卸载PyTorch: ```shell pip uninstall torch ``` 4. 安装适用于GPU的PyTorch版本。您可以使用以下命令安装适用于GPU的PyTorch版本: ```shell pip install torch==<version> -f https://download.pytorch.org/whl/cu<cuda_version>/torch_stable.html ``` 请将`<version>`替换为您想要安装的PyTorch版本号,将`<cuda_version>`替换为您计算机上安装的CUDA版本号。 5. 安装完成后,再次运行您的代码,应该不再出现"AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_nccl_version'"错误。
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/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/utils/hub.py:105: FutureWarning: Using TRANSFORMERS_CACHE is deprecated and will be removed in v5 of Transformers. Use HF_HOME instead. warnings.warn( The following values were not passed to accelerate launch and had defaults used instead: More than one GPU was found, enabling multi-GPU training. If this was unintended please pass in --num_processes=1. --num_machines was set to a value of 1 --mixed_precision was set to a value of 'no' --dynamo_backend was set to a value of 'no' To avoid this warning pass in values for each of the problematic parameters or run accelerate config. /home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/pydub/utils.py:170: RuntimeWarning: Couldn't find ffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work warn("Couldn't find ffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work", RuntimeWarning) /home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/utils/weight_norm.py:134: FutureWarning: torch.nn.utils.weight_norm is deprecated in favor of torch.nn.utils.parametrizations.weight_norm. WeightNorm.apply(module, name, dim) /home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/utils/hub.py:105: FutureWarning: Using TRANSFORMERS_CACHE is deprecated and will be removed in v5 of Transformers. Use HF_HOME instead. warnings.warn( [rank0]: Traceback (most recent call last): [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/hydra/_internal/instantiate/_instantiate2.py", line 92, in _call_target [rank0]: return _target_(*args, **kwargs) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/桌面/seed-vc-main-v2/modules/astral_quantization/default_model.py", line 22, in __init__ [rank0]: self.tokenizer = WhisperProcessor.from_pretrained( [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/processing_utils.py", line 1079, in from_pretrained [rank0]: args = cls._get_arguments_from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/processing_utils.py", line 1143, in _get_arguments_from_pretrained [rank0]: args.append(attribute_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, **kwargs)) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/feature_extraction_utils.py", line 384, in from_pretrained [rank0]: feature_extractor_dict, kwargs = cls.get_feature_extractor_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/feature_extraction_utils.py", line 510, in get_feature_extractor_dict [rank0]: resolved_feature_extractor_file = cached_file( [rank0]: ^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/utils/hub.py", line 266, in cached_file [rank0]: file = cached_files(path_or_repo_id=path_or_repo_id, filenames=[filename], **kwargs) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/utils/hub.py", line 381, in cached_files [rank0]: raise OSError( [rank0]: OSError: ./checkpoints/hf_cache does not appear to have a file named preprocessor_config.json. Checkout 'https://huggingface.co/./checkpoints/hf_cache/tree/main' for available files. [rank0]: The above exception was the direct cause of the following exception: [rank0]: Traceback (most recent call last): [rank0]: File "/home/ustc/桌面/seed-vc-main-v2/train_v2.py", line 345, in <module> [rank0]: main(args) [rank0]: File "/home/ustc/桌面/seed-vc-main-v2/train_v2.py", line 314, in main [rank0]: trainer = Trainer( [rank0]: ^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/桌面/seed-vc-main-v2/train_v2.py", line 75, in __init__ [rank0]: self._init_models(train_cfm=train_cfm, train_ar=train_ar) [rank0]: File "/home/ustc/桌面/seed-vc-main-v2/train_v2.py", line 106, in _init_models [rank0]: self._init_main_model(train_cfm=train_cfm, train_ar=train_ar) [rank0]: File "/home/ustc/桌面/seed-vc-main-v2/train_v2.py", line 116, in _init_main_model [rank0]: self.model = hydra.utils.instantiate(cfg).to(self.device) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/hydra/_internal/instantiate/_instantiate2.py", line 226, in instantiate [rank0]: return instantiate_node( [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/hydra/_internal/instantiate/_instantiate2.py", line 342, in instantiate_node [rank0]: value = instantiate_node( [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/hydra/_internal/instantiate/_instantiate2.py", line 347, in instantiate_node [rank0]: return _call_target(_target_, partial, args, kwargs, full_key) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/hydra/_internal/instantiate/_instantiate2.py", line 97, in _call_target [rank0]: raise InstantiationException(msg) from e [rank0]: hydra.errors.InstantiationException: Error in call to target 'modules.astral_quantization.default_model.AstralQuantizer': [rank0]: OSError("./checkpoints/hf_cache does not appear to have a file named preprocessor_config.json. Checkout 'https://huggingface.co/./checkpoints/hf_cache/tree/main' for available files.") [rank0]: full_key: content_extractor_narrow [rank0]:[W514 21:22:23.005946238 ProcessGroupNCCL.cpp:1168] Warning: WARNING: process group has NOT been destroyed before we destruct ProcessGroupNCCL. On normal program exit, the application should call destroy_process_group to ensure that any pending NCCL operations have finished in this process. In rare cases this process can exit before this point and block the progress of another member of the process group. This constraint has always been present, but this warning has only been added since PyTorch 2.4 (function operator()) W0514 21:22:24.285000 132883023812096 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:858] Sending process 3125405 closing signal SIGTERM W0514 21:22:24.285000 132883023812096 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:858] Sending process 3125406 closing signal SIGTERM W0514 21:22:24.285000 132883023812096 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:858] Sending process 3125407 closing signal SIGTERM E0514 21:22:24.500000 132883023812096 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:833] failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 3125404) of binary: /home/ustc/anaconda3/bin/python Traceback (most recent call last): File "/home/ustc/anaconda3/bin/accelerate", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/accelerate/commands/accelerate_cli.py", line 50, in main args.func(args) File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/accelerate/commands/launch.py", line 1204, in launch_command multi_gpu_launcher(args) File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/accelerate/commands/launch.py", line 825, in multi_gpu_launcher distrib_run.run(args) File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/distributed/run.py", line 892, in run elastic_launch( File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 133, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ustc/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 264, in launch_agent raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: ============================================================ train_v2.py FAILED ------------------------------------------------------------ Failures: <NO_OTHER_FAILURES> ------------------------------------------------------------ Root Cause (first observed failure): [0]: time : 2025-05-14_21:22:24 host : ustc-SYS-740GP-TNRT rank : 0 (local_rank: 0) exitcode : 1 (pid: 3125404) error_file: <N/A> traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ============================================================ 分析原因

[rank1]: Traceback (most recent call last): [rank1]: File "/liindata/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py", line 23, in <module> [rank1]: launch() [rank1]: File "/liindata/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py", line 19, in launch [rank1]: run_exp() [rank1]: File "/liindata/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 103, in run_exp [rank1]: _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) [rank1]: File "/liindata/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 68, in _training_function [rank1]: run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) [rank1]: File "/liindata/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 102, in run_sft [rank1]: train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=training_args.resume_from_checkpoint) [rank1]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank1]: File "/liindata/miniconda3/envs/llama-factory-0.9.2/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 2241, in train [rank1]: return inner_training_loop( [rank1]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank1]: File "/liindata/miniconda3/envs/llama-factory-0.9.2/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 2318, in _inner_training_loop [rank1]: self.optimizer, self.lr_scheduler = deepspeed_init(self, num_training_steps=max_steps) [rank1]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank1]: File "/liindata/miniconda3/envs/llama-factory-0.9.2/lib/python3.12/site-packages/transformers/integrations/deepspeed.py", line 416, in deepspeed_init [rank1]: optimizer, lr_scheduler = deepspeed_optim_sched( [rank1]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank1]: File "/liindata/miniconda3/envs/llama-factory-0.9.2/lib/python3.12/site-packages/transformers/integrations/deepspeed.py", line 341, in deepspeed_optim_sched [rank1]

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