PyTorch |loss.backward() -> 缺少 XLA 配置

Question

损失是根据使用pytorch(而不是TensorFlow(创建的目标模型计算的，在传播时，我运行了下面的代码，遇到了以下错误消息。

loss.backward()

(可以毫无问题地计算正向传播。(

terminate called after throwing an instance of 'std::runtime_error'
what(): tensorflow/compiler/xla/xla_client/computation_client.cc:280 : Missing XLA configuration
Aborted

-pytorch(1.12.0+cu102(

• torchvision(0.13.0+cu102(<-目标模型包含预先训练的CNN模型，该模型可以从torchvision.models安装
• 谷歌计算引擎
• GPU(NVIDIA Tesla T4 x 1，11.6(<-代码在安装GPU(11.2(的环境中工作，但在当前环境中不工作。/在当前环境中，即使不使用GPU而使用CPU，也会发生相同的错误
• TPU没有安装(我不想使用TPU，但GPU(

代码在本地工作，也在上面提到的其他GPU环境中工作。环境更新后，它停止工作。

请帮帮我··

Answer 1

我用命令解决了这个问题。

$ pip uninstall torch_xla

这个错误似乎是由pytorch-ignite和torch_xla引起的。