RVC-Boss
添加对 Linux 纯 CPU 的支持
修改完后即可支持 Linux 下纯 CPU 的训练和推导。 但是这是一个破坏性更新。 修改完后会导致 MacOS 不能正常使用。
希望大佬们修改修改。
另见 https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/issues/373
其实device可以做一个全局参数，这样就可以切换mps/cuda/cpu了
以后兼容什么musa/rocm乱七八糟的也能用
@RVC-Boss 怎么看
其实device可以做一个全局参数，这样就可以切换mps/cuda/cpu了
以后兼容什么musa/rocm乱七八糟的也能用
@RVC-Boss 怎么看
你要找的是不是 infer_device 在 config.py （
修改完后即可支持 Linux 下纯 CPU 的训练和推导。 但是这是一个破坏性更新。 修改完后会导致 MacOS 不能正常使用。
希望大佬们修改修改。
另见 #373
我尝试用mac跑了跑训练,后面我修改了一下代码,让他变成了纯CPU训练,即使有N卡,不知道楼主说的mac不能使用是指不用MPS还是会报错?
修改完后即可支持 Linux 下纯 CPU 的训练和推导。 但是这是一个破坏性更新。 修改完后会导致 MacOS 不能正常使用。 希望大佬们修改修改。 另见 #373
我尝试用mac跑了跑训练,后面我修改了一下代码,让他变成了纯CPU训练,即使有N卡,不知道楼主说的mac不能使用是指不用MPS还是会报错?
刚刚拉到最新版本看了一下，可以直接 cherry-pick，请问「修改一下代码变成纯 CPU」是碰到了什么问题吗？
Linux 下无法训练是因为 Windows 和 Mac 会默认使用 gloo 进行训练，但 Linux 默认使用 nccl 训练，因此我将 Linux 下默认训练后端改为 gloo。
同时，默认是判断如果 cuda 无法使用就使用 mps，所以安装了 cpu 版本的 pytorch 后也会使用 mps。
因此我将所有的 "mps" 改成了 "cpu"（只有两个 train.py 需要这么改）。
所以 Mac 不能使用只是我的猜测，或许只是抛弃了使用 mps（
~话说回来，你的说话风格有点像翻译。~
修改完后即可支持 Linux 下纯 CPU 的训练和推导。 但是这是一个破坏性更新。 修改完后会导致 MacOS 不能正常使用。
希望大佬们修改修改。
另见 #373
我尝试用mac跑了跑训练,后面我修改了一下代码,让他变成了纯CPU训练,即使有N卡,不知道楼主说的mac不能使用是指不用MPS还是会报错?
刚刚拉到最新版本看了一下，可以直接 cherry-pick，请问「修改一下代码变成纯 CPU」是碰到了什么问题吗？
Linux 下无法训练是因为 Windows 和 Mac 会默认使用 gloo 进行训练，但 Linux 默认使用 nccl 训练，因此我将 Linux 下默认训练后端改为 gloo。
同时，默认是判断如果 cuda 无法使用就使用 mps，所以安装了 cpu 版本的 pytorch 后也会使用 mps。
因此我将所有的
"mps"改成了"cpu"（只有两个 train.py 需要这么改）。所以 Mac 不能使用只是我的猜测，或许只是抛弃了使用 mps（
~话说回来，你的说话风格有点像翻译。~
因为看到说会报错，我就参照几个issue自己改了点，有mps的情况下也是cpu训练，应该没大问题，后面也帮别人改了个windows 有N卡 情况下cpu训练的版本，我到时候下载不改动的文件看看，给n卡用我直接把cuda那边的if判断改为了if False，然后所有的tensor强制锁精度，没有细改，反正这个代码都是给cpu训练用的，我也没有在意mps了