Yang Yang

您好，请问如何在服务器上部署流式API，我直接使用stream_api.py，会无报错： Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/0307/gpt_sovits/stream_api.py", line 216, in dict_s1 = torch.load(gpt_path, map_location="cpu") File "/root/miniconda3/envs/GPTSoVits/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 993, in load with _open_zipfile_reader(opened_file) as opened_zipfile: File "/root/miniconda3/envs/GPTSoVits/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 447, in...

> 可以提供具体的信息？如如何实现混合精度，与出错误的数据id等信息。 with autocast(): output= model(labels_m, (text,text_lengths), (audio, audio_lengths), (vision, vision_lengths)) loss = output['Loss'] # backward scaler.scale(loss).backward() train_loss += loss.item() lr.append(optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']) # update parameters if not left_epochs: # update scaler.step(optimizer)...

> SIMS v2数据集中部分样本的vision特征值存在很大的值，我觉得这可能是导致运算出现Nan的原因。你可以试着在forward之前，对vision特征做一次归一化，看看是否还会出现Nan。 谢谢你的回复~ 我这边主要是v1出问题，v2反而能够正常运行，我后续试试看归一化的办法

我在cenet复现sims的结果的时候遇到了很大的问题，我跑出来的F1只有50多，但是对于MOSEI和MOSI上的表现又是正常的，请问你有遇到类似的问题吗