pytorch显示在 '__init__.py' 中找不到引用 'Lambda'

在 PyTorch 中，Lambda 是一个可以在模型中使用的函数，它允许用户自定义操作。如果您在使用 PyTorch 时遇到了 “__init__.py 中找不到引用 Lambda” 的错误，可能是由于未正确导入 Lambda 导致的。

要解决此问题，请确保已正确导入 Lambda。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在代码中添加以下导入语句：

from torch.nn import Lambda

2. 确保您的 PyTorch 版本是最新的。可以通过运行以下命令来更新 PyTorch：

pip install --upgrade torch

3. 如果您仍然遇到问题，请尝试使用完整的导入语句：

import torch.nn.functional as F
Lambda = F.lambda_func

这将使用 PyTorch 的函数式接口中的 lambda_func 函数来定义 Lambda。

希望这些方法可以帮助您解决 PyTorch 中的 Lambda 导入问题。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\ChatGLM-6B\web_demo_old.py", line 5, in <module> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in cuda return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这是一个错误提示，说明你的Torch库没有启用CUDA编译。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，用于在GPU上加速深度学习计算。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了NVIDIA的显卡驱动程序，并且你的显卡支持CUDA。
2. 确保你已经正确安装了CUDA Toolkit。可以到NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit，并按照安装指南进行安装。
3. 确保你已经正确安装了PyTorch，并且使用了支持CUDA的版本。可以通过`pip install torch`命令来安装PyTorch，确保选择了支持CUDA的版本。
4. 如果你已经按照上述步骤进行了安装，但仍然遇到问题，那么可能是因为你的PyTorch安装时没有正确配置CUDA支持。你可以尝试重新安装PyTorch，或者查看官方文档了解如何配置CUDA支持。

希望以上信息对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/test2.py", line 46, in <module> for i, data in enumerate(trainloader, 0): File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 359, in __iter__ return self._get_iterator() File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 305, in _get_iterator return _MultiProcessingDataLoaderIter(self) File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 918, in __init__ w.start() File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\process.py", line 105, in start self._popen = self._Popen(self) File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\context.py", line 223, in _Popen return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj) File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\context.py", line 322, in _Popen return Popen(process_obj) File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py", line 65, in __init__ reduction.dump(process_obj, to_child) File "D:\Anaconda\lib\multiprocessing\reduction.py", line 60, in dump ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) _pickle.PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x00000190FCFD0D90>: attribute lookup <lambda> on __main__ failed Process finished with exit code 1

这个错误是因为在使用 PyTorch 的 DataLoader 的时候，出现了不能序列化的函数对象，可能是因为你的函数对象 lambda 没有被正确定义或者引用。你可以尝试改变你的代码，或者检查你的代码中是否存在没有被正确定义或者引用的函数对象。另外，你可以考虑使用 PyTorch 的 multiprocessing 库来解决这个问题。