PyTorch中loading fbgemm.dll异常的解决办法!

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PyTorch中loading fbgemm.dll异常的解决办法!

PyTorch是一个深度学习框架,当我们在本地调试大模型时,可能会选用并安装它,目前已更新至2.4版本,本文给大家介绍了PyTorch中loading fbgemm.dll异常的解决办法,文中通过代码和图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下。

一、安装必备

 

1. window

学习或开发阶段，我们通常在window环境下进行，因此需满足以下条件：

Windows 7 and greater；
Windows 10 or greater recommended；
Windows Server 2008 r2 and greater；

2. python

准备一个python环境，需满足以下条件：

Python 3.8-3.11（支持）；
Python 2.x（不支持）；

3. install pytorch

正式安装pytorch执行如下命令（默认最新版）：

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pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装successful后，可看到如下界面（来自pycharm）：

202481695716394

二、异常情景

1. 请求GPT-2

博主拿GPT作为示例（来自官方），新建一个python文件并取名为hello_GPT2.py，目的是完成gpt2模型的调用，下面是源码 ：

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from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 指定模型名称
model_name = 'gpt2'
# 加载模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
# 输入文本
input_text = "Once upon a time"
# 对输入文本进行分词
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
# 生成文本
outputs = model.generate(
inputs,
max_length=100,  # 生成文本的最大长度
num_return_sequences=1,  # 生成序列的数量
temperature=0.7,  # 温度控制生成的多样性，值越高，生成的文本越随机
top_k=50,  # 控制生成的词汇范围，值越小，生成的文本越集中
top_p=0.9  # 采样阈值，控制生成的文本多样性
)
# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("生成的文本:")
print(generated_text)

2. 异常Traceback

当我们执行上面的代码时，极容易遇到以下异常：

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Traceback (most recent call last):
File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\hello_GPT2.py", line 1, in <module>
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\transformers\__init__.py", line 26, in <module>
from . import dependency_versions_check
File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\transformers\dependency_versions_check.py", line 16, in <module>
from .utils.versions import require_version, require_version_core
File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\transformers\utils\__init__.py", line 34, in <module>
from .generic import (
File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\transformers\utils\generic.py", line 462, in <module>
import torch.utils._pytree as _torch_pytree
File "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\torch\__init__.py", line 148, in <module>
raise err
OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。 Error loading "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll" or one of its dependencies.

关键之处：

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。Error loading "D:\projects\PycharmProjects\llm_openai_gpt\.venv\Lib\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll" or one of its dependencies.

 

 

三、解决办法

根据提示，是因为fbgemm.dll缺少依赖，导致加载异常，所以直接办法去找依赖文件，博主这里给出一个解决的办法：

1. 下载libomp140.x86_64.dll文件

点击 dllme.com后，可看到如下页面：

点击右下角，下载 libomp140.x86_64_x86-64.zip。

2. 存放位置

将zip解压后，有一个文件：libomp140.x86_64.dll，转移至 Windows\System32 目录下，如存在可覆盖。

完成后，可顺利排除该异常。

结语

该文用于解决PyTorch2.4安装后，出现了 OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块，Error loading "PATH\torch\lib\fbgemm.dll" or one of its dependencies.的问题，如存在其他异常，还需进一步探索，如有疑问，欢迎指正！

 

 

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