'use_cuda' устанавливается в True, когда cuda недоступна. Убедитесь, что CUDA доступен, или установите use_cuda=False

Question

Я пытаюсь создать модель Берта для классификации турецких лан. вот мой код:

import pandas as pd
import torch
df = pd.read_excel (r'preparedDataNoId.xlsx')
df = df.sample(frac = 1)

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.10)

print('train shape: ',train_df.shape)
print('test shape: ',test_df.shape)
from simpletransformers.classification import ClassificationModel

# define hyperparameter
train_args ={"reprocess_input_data": True,
             "fp16":False,
             "num_train_epochs": 4}

# Create a ClassificationModel
model = ClassificationModel(
    "bert", "dbmdz/bert-base-turkish-cased",
    num_labels=4,
    args=train_args
)

Я использую Anaconda и Spyder. Я думаю, что все правильно, но когда я запустил это, я получил следующую ошибку:

'use_cuda' set to True when cuda is unavailable. Make sure CUDA is available or set use_cuda=False.

как я могу это исправить?

Answer 1

Я столкнулся с той же проблемой. Если у вас есть CUDA, установите оба use_cuda а также fp16 к True. Если нет, то установите оба на False.

Answer 2

      model = ClassificationModel(
    "bert", "dbmdz/bert-base-turkish-cased",
    num_labels=4,
    args=train_args, 
use_cuda=False
)

Добавлениеuse_cuda=Falseпоможет, если GPU недоступен

Answer 3

CUDA - это платформа параллельных вычислений и модель программирования, разработанная Nvidia для общих вычислений на собственных графических процессорах.

Если на вашем компьютере нет графического процессора, вам будет выдана эта ошибка. Не забудьте включить этот параметр

      use_cuda= False

Это не повлияет на ваш результат, просто обработка займет на несколько секунд больше, чем обычно.

Answer 4

Проблема в том, что вы решили использовать одно из устройств cuda, даже если оно недоступно в локальной среде вашей модели, попробуйте поставить use_cuda=False перед аргументами в модели.