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类型错误：“torch.device”和“int”实例之间不支持“<”

2023-12-01 
2023-01-25 08:21:21,659 - ERROR - Traceback (most recent call last):
  File "/home/xyzUser/project/queue_handler/document_queue_listner.py", line 148, in __process_and_acknowledge
    pipeline_result = self.__process_document_type(message, pipeline_input)
  File "/home/xyzUser/project/queue_handler/document_queue_listner.py", line 194, in __process_document_type
    pipeline_result = bill_parser_pipeline.process(pipeline_input)
  File "/home/xyzUser/project/main/billparser/__init__.py", line 18, in process
    bill_extractor_model = MachineGeneratedBillExtractorModel()
  File "/home/xyzUser/project/main/billparser/models/qa_model.py", line 25, in __new__
    cls.__model = TransformersReader(model_name_or_path=cls.__model_path, use_gpu=False)
  File "/home/xyzUser/project/.env/lib/python3.8/site-packages/haystack/nodes/base.py", line 48, in wrapper_exportable_to_yaml
    init_func(self, *args, **kwargs)
  File "/home/xyzUser/project/.env/lib/python3.8/site-packages/haystack/nodes/reader/transformers.py", line 93, in __init__
    self.model = pipeline(
  File "/home/xyzUser/project/.env/lib/python3.8/site-packages/transformers/pipelines/__init__.py", line 542, in pipeline
    return task_class(model=model, framework=framework, task=task, **kwargs)
  File "/home/xyzUser/project/.env/lib/python3.8/site-packages/transformers/pipelines/question_answering.py", line 125, in __init__
    super().__init__(
  File "/home/xyzUser/project/.env/lib/python3.8/site-packages/transformers/pipelines/base.py", line 691, in __init__
    self.device = device if framework == "tf" else torch.device("cpu" if device < 0 else f"cuda:{device}")
TypeError: '<' not supported between instances of 'torch.device' and 'int'

这是我从项目安装requirement.txt 文件后收到的错误消息。我认为这与火炬有关，但也不知道如何修复它。我是拥抱脸部变形金刚的新手，不知道这是否是版本问题。


这是一个错误transformers之前的多个版本的软件包v4.22.0，鉴于该特定代码行无法区分device参数可以是torch.device在与之前比较int。追溯git blame，我们可以发现这个具体的改变在变更集中制作9d4a45509ab包括急需的if isinstance(device, torch.device):由结果文件中的第 764 行提供，这将确保不会发生此错误。检查上面的标签将显示该版本v4.22.0之后应该包括这个特定的修复。作为复习，要更新特定包，激活环境，并发出以下命令：

pip install -U transformers

或者使用特定版本，例如：

pip install -U transformers==4.22.0
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