首先通过以下命令查看cuda和torch的版本 !nvcc -V import torch torch.version.cuda 如上图所示,我分配到的是11.1的cuda版本和11.3的torch版本,由于11.3的torch版本可能过高,因此我们需要将torch版本降低一下,具体可上网搜cuda对应的torch版本。 查到与cuda对应的torch版本后,到以下pytorch官网中查找对应torch在Linux下...
ModuleNotFoundError: No module named 'fused_layer_norm_cuda' fused_layer_norm_cuda 属于apex扩展版本里的,意味着扩展版本没有装好。 这个问题似乎从2019年就有人提出,至今未被解决(参考:https://github.com/NVIDIA/apex/pull/323) 根据其他人的解释,目前的理解是 Apex 基础版本与 Torch 中的 CUDA 版本相...
Has been an error:ModuleNotFoundError: No module named 'fused_adam_cuda'。 git clonehttps://github.com/NVIDIA/apex $ cd apex $ pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./ $` pip install -v --no-cache-dir ./ ...
Describe the Bug python import amp_C ModuleNotFoundError: No module named 'amp_C' Minimal Steps/Code to Reproduce the Bug python 3.9, torch 2.1.0, cuda 12.1, pip 23.3.1 git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex if pip >= 23.1 (ref...
keep_batchnorm_fp32 : None master_weights : None loss_scale : dynamic Warning: multi_tensor_applier fused unscale kernel is unavailable, possibly because apex was installed without --cuda_ext --cpp_ext. Using Python fallback. Original ImportError was: ModuleNotFoundError("No module named amp...
首先通过以下命令查看cuda和torch的版本 !nvcc -V import torch torch.version.cuda 如上图所示,我分配到的是11.1的cuda版本和11.3的torch版本,由于11.3的torch版本可能过高,因此我们需要将torch版本降低一下,具体可上网搜cuda对应的torch版本。 查到与cuda对应的torch版本后,到以下pytorch官网中查找对应torch在Linux下...
又再次出现ModuleNotFoundError错误: ModuleNotFoundError: No module named 'fused_layer_norm_cuda' 还是apex没有正确安装 最终解决方案 git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git cd apex python setup.py install --cpp_ext --cuda_ext 安装成功,成功运行kosmos-2没有报错,泪目!
fused_layer_norm.py -> build/bdist.linux-x86_64/wheel/apex/normalization creating build/bdist.linux-x86_64/wheel/apex/parallel copying build/lib/apex/parallel/multiproc.py -> build/bdist.linux-x86_64/wheel/apex/parallel copying build/lib/apex/parallel/__init__.py -> build/bdist.linux-x86...
First thanks for the Apex library. It is an excellent help for FP16 training. I am trying to load a pre-trained network again, and my concern is that if I want to use amp.initialize function, I also have to define an optimizer since it i...