测试源码中给的qlora.py报错

[shituo123456]

直接跑源码的qlora.py，报错 给model.child = LoraLinear(100, 200, 10)改为model.child = LoraLinear(100, 200, 10，10，2)后，又报错

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这是旧版本的__main__函数了，需要你自己改一下。

[shituo123456]

这是qlora.py的执行代码，怎么改呢，一直做cv，才基础多模态大模型

if __name__ == '__main__':
    class Model(nn.Module):
        def __init__(self):
            super().__init__()
            self.child = nn.Linear(100, 200)
        
        def forward(self, x):
            return self.child(x)

    model = Model()
    torch.save(model.state_dict(), "linear.pt")
    x = torch.randn(2, 100)
    out1 = model(x)
    model.child = LoraLinear(100, 200, 10)
    model.load_state_dict(torch.load("linear.pt"), strict=False)
    out2 = model(x)
    torch.save(model.state_dict(), "lora.pt")
    ckpt = torch.load("lora.pt")
    breakpoint()
    model.load_state_dict(ckpt, strict=False)
    out3 = model(x)
    breakpoint() 

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我也忘记了，时间太久了，你自己读一下源码吧，也不长

[shituo123456]

我也忘记了，时间太久了，你自己读一下源码吧，也不长

好的，那我先试试

[shituo123456]

这样改还会报quant_state不能是None，这个quant_state该怎么添加

if __name__ == '__main__':
    class Model(nn.Module):
        def __init__(self):
            super().__init__()
            self.child = nn.Linear(100, 200)
        
        def forward(self, x):
            return self.child(x)

    model = Model()
    torch.save(model.state_dict(), "linear.pt")
    x = torch.randn(2, 100)
    out1 = model(x)
    model.child = LoraLinear(nn.Linear, 5, 100, 200, 10, qlora=True)
    model.load_state_dict(torch.load("linear.pt"), strict=False)
    out2 = model(x)
    torch.save(model.state_dict(), "lora.pt")
    ckpt = torch.load("lora.pt")
    breakpoint()
    model.load_state_dict(ckpt, strict=False)
    out3 = model(x)
    breakpoint()

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需要在gpu上运行才会有quant_state。也就是说你需要model = model.cuda()和x = x.cuda()。

并且注意model.cuda只能调用一次，不然会出错（这是bitsandbytes的实现，我也控制不了，他们重载了.cuda()函数）

[shituo123456]

需要在gpu上运行才会有quant_state。也就是说你需要model = model.cuda()和x = x.cuda()。

并且注意model.cuda只能调用一次，不然会出错（这是bitsandbytes的实现，我也控制不了，他们重载了.cuda()函数）

确实只能.cuda()一次，给LoraLinear提前.cuda()就会报维度错误。 调试好了，非常感谢耐心回复