在__int__.py中找不到引用utils

如果在 `__init__.py` 文件中找不到 `utils` 的引用，可能有以下几种可能性：

1. `utils` 模块没有被导入。这种情况下，你需要在 `__init__.py` 文件中导入 `utils` 模块，例如：

from . import utils

2. `utils` 模块没有被正确命名或放置在正确的位置。如果你的 `utils` 模块没有被正确命名或者放置在正确的位置，就会导致 `__init__.py` 文件中无法引用它。此时你需要检查一下 `utils` 模块的文件名是否正确，以及它是否放置在正确的文件夹中。

3. `utils` 模块中没有定义需要被导入的函数或类。如果在 `utils` 模块中没有定义需要被导入的函数或类，就会导致 `__init__.py` 文件中引用 `utils` 模块时出现错误。此时你需要检查一下 `utils` 模块中是否定义了需要被导入的函数或类。

希望这些提示能够帮助你解决问题。

相关问题

File "E:\ZLF\edm-main\torch_utils\distributed.py", line 30, in init torch.cuda.set_device(int(os.environ.get('LOCAL_RANK', '0'))) File "D:\anoconda\envs\DG\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 350, in set_device torch._C._cuda_setDevice(device) AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'怎么改

这个错误似乎是由于 PyTorch 版本不兼容或安装方式不正确导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查 PyTorch 版本是否正确，如果不正确，可以尝试升级到最新版本或更换兼容的版本。

2. 检查 PyTorch 是否正确安装，可以尝试重新安装 PyTorch。

3. 检查 CUDA 是否正确安装，可以尝试重新安装 CUDA。

4. 检查环境变量是否正确设置，可以尝试手动设置环境变量。

如果以上方法都不能解决问题，建议查看 PyTorch 的官方文档或向 PyTorch 社区寻求帮助。

Traceback (most recent call last): File "/home/nano/Downloads/chatglm6B-int4/web_demo.py", line 6, in <module> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/auto_factory.py", line 441, in from_pretrained config, kwargs = AutoConfig.from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/configuration_auto.py", line 915, in from_pretrained return config_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 553, in from_pretrained return cls.from_dict(config_dict, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 696, in from_dict config = cls(**config_dict) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/THUDM/chatglm-6b/619e736c6d4cd139840579c5482063b75bed5666/configuration_chatglm.py", line 98, in __init__ super().__init__( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 336, in __init__ import torch File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/__init__.py", line 229, in <module> from torch._C import * # noqa: F403 ImportError: /home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/../../torch.libs/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0: cannot allocate memory in static TLS block

这个错误提示表明在运行代码时，系统无法在静态TLS（Thread-Local Storage）块中分配内存。这可能是由于系统内存不足导致的。

你可以尝试以下方法解决这个问题：

1. 重新启动机器：有时候，系统内存不足可能是由于其他进程或应用程序占用了大量内存。通过重新启动机器可以释放内存，并解决该问题。

2. 关闭其他应用程序：关闭其他正在运行的应用程序，以释放内存空间。

3. 检查内存使用：你可以使用系统监视工具来检查内存使用情况，并确保有足够的可用内存来运行你的代码。

4. 增加虚拟内存：如果你的系统内存不足，你可以尝试增加虚拟内存大小。虚拟内存是硬盘上的一块预留空间，当物理内存不足时，操作系统会将部分数据转移到虚拟内存中。

5. 检查torch版本：确保你正在使用最新版本的torch库，并尝试更新或重新安装torch库。

如果上述方法都不起作用，那可能是由于系统硬件或操作系统本身的限制导致的。在这种情况下，你可能需要升级硬件或调整操作系统配置来处理更大的内存需求。