MarianMTModel.__init__() got an unexpected keyword argument 'device'

根据提供的引用内容，出现了MarianMTModel初始化时的TypeError，提示有一个意外的关键字参数'device'。这通常是因为MarianMTModel类的初始化函数不支持'device'参数，可能是因为使用了过时的参数名称或版本不兼容的原因。解决此问题的方法是查看MarianMTModel类的文档，以确定哪些参数是支持的，并相应地更改代码。

以下是一个可能的解决方案：

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

model_name = 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh'
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)

# 将device参数更改为device_id
device_id = 0
translated = model.generate(**inputs, device_id=device_id)

请注意，这只是一个可能的解决方案，具体取决于MarianMTModel类的实现和版本。建议查看MarianMTModel类的文档以获取更多信息。

相关问题

TypeError: Linear.__init__() got an unexpected keyword argument device

这个错误通常是由于 PyTorch 版本过低导致的，因为 `device` 参数是在比较新的版本中添加的。解决方法是更新 PyTorch 到最新版本。可以运行以下命令来更新 PyTorch：

pip install torch --upgrade

如果已经是最新版本的 PyTorch，那么可能是代码中使用的 PyTorch 模块版本不一致。你可以尝试更新所有 PyTorch 相关的模块，以确保版本一致。例如，如果你使用了 `torchtext` 模块，可以运行以下命令更新：

pip install torchtext --upgrade

另外，如果你在使用 GPU 运行代码，需要确保你的显卡和 CUDA 版本与 PyTorch 版本兼容。可以参考 PyTorch 官方文档查看版本兼容性。

TypeError: Linear.__init__() got an unexpected keyword argument 'device'

这个错误通常是因为 PyTorch 版本过低导致的。在较旧的版本中，`nn.Linear` 类确实不支持 `device` 参数。您可以尝试更新 PyTorch 到最新版本，或者使用以下方法解决此问题：

import torch.nn as nn
import torch

class MyLinear(nn.Linear):
    def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
        super().__init__(in_features, out_features, bias)
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        
    def forward(self, input):
        return super().forward(input.to(self.device))

这里我们创建了一个名为 `MyLinear` 的子类，它继承自 `nn.Linear`。在 `__init__` 方法中，我们首先调用 `super().__init__(in_features, out_features, bias)` 来初始化父类，然后手动设置了 `device` 属性，该属性根据 CUDA 是否可用而设置为 `"cuda"` 或 `"cpu"`。在 `forward` 方法中，我们首先将输入张量移动到我们指定的设备，然后调用父类的 `forward` 方法，最后返回输出张量。