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一、基本原理二、任务步骤1 配置环境1.1 安装命令行指令：

2 运行代码：2.1 运行代码过程中产生的问题、原因分析和解决方案

一、基本原理

采用加入了注意力机制（Attention Mechanism） 的Seq2Seq模型，中间层采用GRU（门控循环单元） 网络

二、任务步骤

1 配置环境

运行环境我们还是基于魔搭平台进行模型训练,但是和task1的区别是我们需要下载几个包：

torchtext: 是一个用于自然语言处理（NLP）任务的库，它提供了丰富的功能，包括数据预处理、词汇构建、序列化和批处理等，特别适合于文本分类、情感分析、机器翻译等任务jieba： 是一个中文分词库，用于将中文文本切分成有意义的词语sacrebleu： 用于评估机器翻译质量的工具，主要通过计算BLEU（Bilingual Evaluation Understudy） 得分来衡量生成文本与参考译文之间的相似度spacy： 是一个强大的自然语言处理库，支持70+语言的分词与训练

1.1 安装命令行指令：

安装前三个包（依据教程安装即可）：

<code>!pip install torchtext

!pip install jieba

!pip install sacrebleu

安装spacy的指令：

!pip install -U pip setuptools wheel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

!pip install -U 'spacy[cuda12x]' -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

!pip install ../dataset/en_core_web_trf-3.7.3-py3-none-any.whl

# !python -m spacy download en_core_web_sm

如果运行python -m spacy download en_core_web_sm的话会特别的慢，所以我在这一步选择了直接下载en_core_web_trf,然后将这个上传到dataset目录当中，文件比较大，上传的时间可能比较长，

下载链接：https://github.com/explosion/spacy-models/releases

按照下图进行选择，将第一个包下载到本地：

然后，通过之前的<code>!pip install ../dataset/en_core_web_trf-3.7.3-py3-none-any.whl即可进行安装，这些命令行代码在更新的代码中已经给出，故需要保证在运行代码之前已经将en_core_web_trf上传到了dataset目录当中

2 运行代码：

2.1 运行代码过程中产生的问题、原因分析和解决方案

ERROR: HTTP error 403 while getting https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e7/54/0c1c068542cee73d8863336e974fc881e608d0170f3af15d0c0f28644531/pip-24.1.2-py3-none-any.whl (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip/) (requires-python:>=3.8)

原因分析: 联网无法访问https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

解决方案: 使用阿里云的镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

命令行指令变更为

!pip install -U pip setuptools wheel -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

!pip install -U 'spacy[cuda12x]' -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

!pip install ../dataset/en_core_web_trf-3.7.3-py3-none-any.whl

ERROR: pip’s dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.

tensorflow 2.16.1 requires tensorboard<2.17,>=2.16, but you have tensorboard 2.17.0 which is incompatible.

pai-easycv 0.11.6 requires timm==0.5.4, but you have timm 1.0.7 which is incompatible.

原因分析: 这个报错是由于环境中安装的某些包之间存在版本不兼容的问题。具体来说：

TensorFlow 2.16.1 需要 TensorBoard 版本在 2.16 和 2.17 之间，但安装的是 TensorBoard 2.17.0，这导致了不兼容。pai-easycv 0.11.6 需要 timm 版本为 0.5.4，但安装的是 timm 1.0.7，这也导致了不兼容。

解决方案： 降级 TensorBoard和 timm到兼容版本，命令行指令：

pip install tensorboard==2.16.0

pip install timm==0.5.4

RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal

CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.

For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

原因分析： 使用的CUDA设备编号无效，例如系统上只有一个GPU（编号为0），但你的代码指定了另一个编号（如1），就会出现这个错误

解决方案： 将CUDA设备编号从1改成0

# 定义常量

MAX_LENGTH = 100 # 最大句子长度

BATCH_SIZE = 32

DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

N = 148363 # 采样训练集的数量，最多148363

将这些报错处理完后就可以跑通代码了，但是跑的速度很慢，我自己跑通一次用了四个小时，将N的值改小一些可以加快跑的速度，但是训练后的性能也会有所下降，如果出现不够1000行的错误，可以尝试将batch_size的值改成1，这样就能达到要求。

以上就是跑代码的时候踩过的坑，自己总结一下，希望能给大家带来帮助！