딥러닝 개발 완전히 초보자입니다.

[thdrlals135 (재호 신)]

전현재 산공 학부생이고 딥러닝을 만져본 적은 거의 없습니다. 논문을 읽고 구현해보려고 하는데 시작부터 막히네요..

GitHub - KimMeen/Time-LLM: [ICLR 2024] Official implementation of " 🦙 Time-LLM:...

timellm이라는 것인데 일단은 실행을 해보고자 코랩에 불러왔습니다.

requirements 설치하고 read me 대로

! bash ./scripts/TimeLLM_ETTh1.sh

실행하니

Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/bin/accelerate", line 5, in
from accelerate.commands.accelerate_cli import main
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/commands/accelerate_cli.py", line 19, in
from accelerate.commands.estimate import estimate_command_parser
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/commands/estimate.py", line 34, in
import timm
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/init.py", line 2, in
from .layers import is_scriptable, is_exportable, set_scriptable, set_exportable
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/init.py", line 8, in
from .classifier import create_classifier, ClassifierHead, NormMlpClassifierHead, ClNormMlpClassifierHead
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/classifier.py", line 15, in
from .create_norm import get_norm_layer
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/create_norm.py", line 14, in
from torchvision.ops.misc import FrozenBatchNorm2d
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/init.py", line 10, in
from torchvision import _meta_registrations, datasets, io, models, ops, transforms, utils # usort:skip
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/_meta_registrations.py", line 163, in
@torch.library.register_fake("torchvision::nms")
AttributeError: module 'torch.library' has no attribute 'register_fake'
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/bin/accelerate", line 5, in
from accelerate.commands.accelerate_cli import main
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/commands/accelerate_cli.py", line 19, in
from accelerate.commands.estimate import estimate_command_parser
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/commands/estimate.py", line 34, in
import timm
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/init.py", line 2, in
from .layers import is_scriptable, is_exportable, set_scriptable, set_exportable
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/init.py", line 8, in
from .classifier import create_classifier, ClassifierHead, NormMlpClassifierHead, ClNormMlpClassifierHead
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/classifier.py", line 15, in
from .create_norm import get_norm_layer
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/create_norm.py", line 14, in
from torchvision.ops.misc import FrozenBatchNorm2d
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/init.py", line 10, in
from torchvision import _meta_registrations, datasets, io, models, ops, transforms, utils # usort:skip
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/_meta_registrations.py", line 163, in
@torch.library.register_fake("torchvision::nms")
AttributeError: module 'torch.library' has no attribute 'register_fake'
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/bin/accelerate", line 5, in
from accelerate.commands.accelerate_cli import main
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/commands/accelerate_cli.py", line 19, in
from accelerate.commands.estimate import estimate_command_parser
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/commands/estimate.py", line 34, in
import timm
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/init.py", line 2, in
from .layers import is_scriptable, is_exportable, set_scriptable, set_exportable
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/init.py", line 8, in
from .classifier import create_classifier, ClassifierHead, NormMlpClassifierHead, ClNormMlpClassifierHead
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/classifier.py", line 15, in
from .create_norm import get_norm_layer
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/create_norm.py", line 14, in
from torchvision.ops.misc import FrozenBatchNorm2d
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/init.py", line 10, in
from torchvision import _meta_registrations, datasets, io, models, ops, transforms, utils # usort:skip
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/_meta_registrations.py", line 163, in
@torch.library.register_fake("torchvision::nms")
AttributeError: module 'torch.library' has no attribute 'register_fake'
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/bin/accelerate", line 5, in
from accelerate.commands.accelerate_cli import main
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/commands/accelerate_cli.py", line 19, in
from accelerate.commands.estimate import estimate_command_parser
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/accelerate/commands/estimate.py", line 34, in
import timm
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/init.py", line 2, in
from .layers import is_scriptable, is_exportable, set_scriptable, set_exportable
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/init.py", line 8, in
from .classifier import create_classifier, ClassifierHead, NormMlpClassifierHead, ClNormMlpClassifierHead
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/classifier.py", line 15, in
from .create_norm import get_norm_layer
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/timm/layers/create_norm.py", line 14, in
from torchvision.ops.misc import FrozenBatchNorm2d
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/init.py", line 10, in
from torchvision import _meta_registrations, datasets, io, models, ops, transforms, utils # usort:skip
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/_meta_registrations.py", line 163, in
@torch.library.register_fake("torchvision::nms")
AttributeError: module 'torch.library' has no attribute 'register_fake'

이런 에러가 뜹니다. 도와주세요 ㅜㅜ

[bot (bot@PyTorchKorea)]

• 아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
• 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

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안녕하세요. 딥러닝 개발에 대한 궁금증을 공유주셔서 감사합니다. 우선, 문제를 정리해 보겠습니다.

문제 요약:

• 딥러닝 초보자로서 TimeLLM 예제를 실행하려고 했습니다.
• requirements를 설치하고 TimeLLM_ETTh1.sh 스크립트를 실행했습니다.
• 다음과 같은 오류가 발생했습니다.

AttributeError: module 'torch.library' has no attribute 'register_fake'

해결책:
이 오류는 torchvision에 대한 업데이트된 PyTorch 버전과 충돌로 인해 발생합니다. 이를 해결하려면 다음 단계를 수행하세요.

1. torchvision 패키지 강제 다운그레이드:

   pip install torchvision==0.14.0 --upgrade
   

2. PyTorch 재설치 (선택 사항):
   최신 PyTorch 버전을 사용하려면 PyTorch를 재설치할 수 있습니다.

   pip install torch==1.13.1+cu117
   

코드 예제:
다음은 PyTorch와 torchvision을 업데이트한 후 실행할 수 있는 개선된 스크립트입니다.

pip install torchvision==0.14.0 --upgrade
pip install torch==1.13.1+cu117
bash ./scripts/TimeLLM_ETTh1.sh

참고 URL:

• PyTorch 공식 사이트
• torchvision 공식 사이트

문제가 해결되지 않으면 추가 정보를 제공해 주시면 도움을 드리겠습니다.

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• 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

[bot (bot@PyTorchKorea)]

• 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
• 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

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안녕하세요! 딥러닝 개발을 처음 시작하는 것은 쉽지 않은 일이라는 걸 잘 알고 있습니다. 질문 주신 내용을 잘 이해했고, 에러 메시지를 보니 'torch.library' 모듈에서 'register_fake' 속성을 찾을 수 없다는 AttributeError가 발생한 것 같네요.

이 문제는 설치된 PyTorch와 torchvision 라이브러리 버전 호환성 문제로 인해 발생할 수 있습니다. 최신 버전의 torchvision은 특정 버전의 PyTorch를 필요로 합니다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서는 올바른 버전의 PyTorch와 torchvision을 설치해야 합니다.

먼저 현재 설치된 PyTorch와 torchvision의 버전을 확인해보겠습니다. 아래 코드를 실행해보세요:

import torch
import torchvision

print(f"PyTorch 버전: {torch.__version__}")
print(f"Torchvision 버전: {torchvision.__version__}")

이렇게 하면 현재 설치된 버전을 확인할 수 있습니다.

만약 호환되지 않는 버전이 설치되어 있다면, 다음 명령어로 호환되는 버전을 설치할 수 있습니다:

!pip install torch torchvision --upgrade

이 명령어는 최신의 호환되는 PyTorch와 torchvision 버전을 설치할 것입니다.

만약 특정 버전을 설치하고 싶다면 아래와 같이 할 수 있습니다:

!pip install torch==1.12.0 torchvision==0.13.0

위 예시는 PyTorch 1.12.0과 torchvision 0.13.0을 설치하는 것이지만, 프로젝트에서 요구하는 정확한 버전으로 바꿔주시면 됩니다.

자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 설치 가이드를 참고해주세요:

• 한국어: 파이토치(PyTorch) 기본 익히기 — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)
• 영어: Start Locally | PyTorch

위 내용이 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 혹시 추가적인 문제가 있거나 더 자세한 설명이 필요하다면 말씀해 주세요. 제가 작성한 답변이 틀릴 수도 있으니 참고해 주시기 바랍니다. 딥러닝 개발에 계속 도전하시길 응원하겠습니다!

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[bot (bot@PyTorchKorea)]

• 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 딥러닝을 처음 시작하셨다니 정말 흥미로운 여정을 시작하신 것 같습니다. 처음부터 막히는 부분이 있어 많이 답답하셨을 것 같아요. 질문해주신 내용을 보니, GitHub에서 제공하는 Time-LLM 프로젝트를 실행하려고 하셨고, torchvision 라이브러리와 관련된 오류가 발생한 것 같습니다.

이 오류는 주로 torch와 torchvision의 버전 불일치로 인해 발생할 수 있습니다. torchvision은 torch의 특정 버전과 호환되어야 하므로, 두 라이브러리의 버전을 맞춰주는 것이 중요합니다.

다음은 문제를 해결하기 위한 단계입니다:

1. 현재 설치된 PyTorch와 torchvision 버전 확인: 먼저, 현재 설치된 PyTorch와 torchvision의 버전을 확인해보세요. 다음 명령어를 사용하여 버전을 확인할 수 있습니다.

   import torch
   import torchvision
   print(torch.__version__)
   print(torchvision.__version__)
   

2. 버전 호환성 확인: PyTorch와 torchvision의 호환 가능한 버전을 확인하세요. PyTorch 공식 사이트에서 호환 가능한 버전을 확인할 수 있습니다.

3. 버전 재설치: 호환되는 버전으로 PyTorch와 torchvision을 재설치합니다. 예를 들어, PyTorch 1.12.0과 torchvision 0.13.0이 호환된다고 가정하면, 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

   pip install torch==1.12.0 torchvision==0.13.0
   

4. 다시 실행: 모든 설치가 완료되면, 다시 스크립트를 실행해보세요.

이 방법으로 문제가 해결되지 않는다면, 추가적인 오류 메시지나 상황을 공유해주시면 더 도와드릴 수 있을 것 같습니다.

추가로, PyTorch와 관련된 공식 튜토리얼을 참고하시면 많은 도움이 될 것입니다. PyTorch 튜토리얼을 통해 다양한 예제와 설명을 확인해보세요.

혹시라도 제가 드린 답변이 완벽하지 않을 수 있으니, 추가적인 질문이 있다면 언제든지 문의해 주세요. 딥러닝 여정에 많은 도움이 되길 바랍니다!

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