allennlp BERT SRL模型：运行时错误：期望的对象是CPU后端，但在位置#1的'tensors'序列参数中得到的是CUDA后端,

r6hnlfcb 于 2个月前发布在其他

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错误：RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA for sequence element 1 in sequence argument at position #1 'tensors'
如何重现：请按照AllenNLP演示用法(https://demo.allennlp.org/semantic-role-labeling)进行操作。
Spacy版本：2.2.4
如何修复：

删除此文件中的cpu()(https://github.com/allenai/allennlp-models/blob/master/allennlp_models/structured_prediction/models/srl_bert.py#L200)

allennlp

来源：https://github.com/allenai/allennlp/issues/4336

7条答案

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ukxgm1gy1#

是的，这看起来像个bug(尽管我不确定spacy.require_gpu()在代码片段中做了什么)。你愿意提交一个PR来修复它吗？

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bjg7j2ky2#

我认为明确指定GPU ID也能解决这个问题：spacy.util.use_gpu(id)。

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2g32fytz3#

我认为明确指定GPU ID也能解决这个问题：spacy.util.use_gpu(id)。
是的，对我来说它可以工作。这可能意味着spacy.require_gpu()可能有一些副作用，而allennlp无法处理(?)

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thtygnil4#

哦，哇，spacy.require_gpu() 正在改变 torch.ones() 的行为吗？这对我来说是唯一有意义的错误原因。这看起来真的很糟糕和危险，因为它影响到了非spacy代码。或者也许这是torch 支持的本地功能，我们没有意识到。
无论如何，viterbi_decode 中的那行代码不应该只是调用torch.ones(),而应该更智能地确保在正确的设备上创建Tensor。这才是真正的问题所在。#4429 用相同的代码提出了一个不同的问题；@zhuango,如果你打算修复#4429,你能同时修复设备分配问题吗？

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wmomyfyw5#

我认为明确指定GPU ID也能解决这个问题：spacy.util.use_gpu(id)。
是的，对我来说可以。这可能意味着spacy.require_gpu()可能有一些副作用，而allennlp无法处理(?)
抱歉，事实证明，在spacy.util.use_gpu(id)之后，spacy在CPU上而不是GPU上处理句子。因此，我现在使用spacy.require_gpu()使spacy运行在GPU上，并修改了srl_bert.py以使AllenNlp正常工作。