训练成功过，中途退出了，重新开始训练，出现新的问题了 AssertionError：如果capturable=False，则state_步骤不应为CUDA张量。

[pzhyyd]

Summary[问题简述（一句话）]
训练成功过，中途退出了，重新开始训练，出现新的问题了

assert not step_t.is_cuda, "If capturable=False, state_steps should not be CUDA tensors."

AssertionError: If capturable=False, state_steps should not be CUDA tensors.

Env & To Reproduce[复现与环境]
PYTHON 3.9

Screenshots[截图（如有）]

[VERT2022]

pytorch版本问题，将CUDA降到11.5，安装对应版本的pytorch 1.11.0

[pzhyyd]

pytorch版本问题，将CUDA降到11.5，安装对应版本的pytorch 1.11.0

我已经成功开始过训练，从75K训练到78K了，我主动停止了训练，在没有更新的情况下，再次启动训练，就弹出问题了。

[pzhyyd]

Arguments:
run_id: cjgbtest
syn_dir: E:\cjgb\SV2TTS\synthesizer
models_dir: synthesizer/saved_models/
save_every: 1000
backup_every: 25000
log_every: 200
force_restart: False
hparams:

Checkpoint path: synthesizer\saved_models\cjgbtest\cjgbtest.pt
Loading training data from: E:\cjgb\SV2TTS\synthesizer\train.txt
Using model: Tacotron
Using device: cuda

Initialising Tacotron Model...

\Loading the json with %s
{'sample_rate': 16000, 'n_fft': 800, 'num_mels': 80, 'hop_size': 200, 'win_size': 800, 'fmin': 55, 'min_level_db': -100, 'ref_level_db': 20, 'max_abs_value': 4.0, 'preemphasis': 0.97, 'preemphasize': True, 'tts_embed_dims': 512, 'tts_encoder_dims': 256, 'tts_decoder_dims': 128, 'tts_postnet_dims': 512, 'tts_encoder_K': 5, 'tts_lstm_dims': 1024, 'tts_postnet_K': 5, 'tts_num_highways': 4, 'tts_dropout': 0.5, 'tts_cleaner_names': ['basic_cleaners'], 'tts_stop_threshold': -3.4, 'tts_schedule': [[2, 0.001, 10000, 12], [2, 0.0005, 15000, 12], [2, 0.0002, 20000, 12], [2, 0.0001, 30000, 12], [2, 5e-05, 40000, 12], [2, 1e-05, 60000, 12], [2, 5e-06, 160000, 12], [2, 3e-06, 320000, 12], [2, 1e-06, 640000, 12]], 'tts_clip_grad_norm': 1.0, 'tts_eval_interval': 500, 'tts_eval_num_samples': 1, 'tts_finetune_layers': [], 'max_mel_frames': 900, 'rescale': True, 'rescaling_max': 0.9, 'synthesis_batch_size': 16, 'signal_normalization': True, 'power': 1.5, 'griffin_lim_iters': 60, 'fmax': 7600, 'allow_clipping_in_normalization': True, 'clip_mels_length': True, 'use_lws': False, 'symmetric_mels': True, 'trim_silence': True, 'speaker_embedding_size': 256, 'silence_min_duration_split': 0.4, 'utterance_min_duration': 1.6, 'use_gst': True, 'use_ser_for_gst': True}
Trainable Parameters: 0.000M

Loading weights at synthesizer\saved_models\cjgbtest\cjgbtest.pt
Tacotron weights loaded from step 78000
Using inputs from:
E:\cjgb\SV2TTS\synthesizer\train.txt
E:\cjgb\SV2TTS\synthesizer\mels
E:\cjgb\SV2TTS\synthesizer\embeds
Found 47 samples
+----------------+------------+---------------+------------------+
| Steps with r=2 | Batch Size | Learning Rate | Outputs/Step (r) |
+----------------+------------+---------------+------------------+
| 82k Steps | 6 | 5e-06 | 2 |
+----------------+------------+---------------+------------------+

Traceback (most recent call last):
File "E:\MockingBird-main\synthesizer_train.py", line 37, in
train(**vars(args))
File "E:\MockingBird-main\synthesizer\train.py", line 215, in train
optimizer.step()
File "G:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\optim\optimizer.py", line 109, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File "G:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context
return func(*args, **kwargs)
File "G:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\optim\adam.py", line 157, in step
adam(params_with_grad,
File "G:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\optim\adam.py", line 213, in adam
func(params,
File "G:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\optim\adam.py", line 255, in _single_tensor_adam
assert not step_t.is_cuda, "If capturable=False, state_steps should not be CUDA tensors."
AssertionError: If capturable=False, state_steps should not be CUDA tensors.

[pzhyyd]

论据：
运行id:cjgbtest
syn\u dir:E:\cjgb\SV2TTS\synthesizer
models\u dir：合成器/保存的\u模型/
每1000保存一次
备份间隔：25000
log_每隔：200
强制重新启动：False
H参数：
检查点路径：synthesizer\saved\u models\cjgbtest\cjgbtest.pt
从以下位置加载训练数据：E:\cjgb\SV2TTS\synthesizer\train.txt
使用型号：Tacotron
使用设备：cuda
正在初始化Tacotron模型。。。
\正在加载带有%s的json
{sample\u rate:16000，'n\u fft:800，'num\u mels:80，'hop\u size:200，'win\u size:800，'fmin:55，'min\u level\u db'：-100，'ref\u level\u db:20，'max\u abs\u value:4.0，'preemphasis:0.97，'preemphasize:True，'tts\u embed\u dims:512，'tts\u encoder\u dims:256，'tts\u decoder\u dims:128，'tts\u postnet\u dims:512，'tts\u encoder\u K：5，“tts\u lstm\u dims”：1024，“tts\u postnet\u K”：5，“tts\u num\u highways”：4，“tts\u drop”输出：0.5，“tts\u cleaner\u names”：[“basic\u cleaners”]，“tts\u stop\u threshold”：-3.4，“tts\u schedule”：[[2，0.001，10000，12]，[2，0.0005，15000，12]，[2，0.0002，20000，12]，[2，0.0001，30000，12]，[2，5e-05，40000，12]，[2，1e-05，60000，12]，[2，5e-06，160000，12]，[2，3e-06，320000，12]，[2，1e-06640000，12]]，“tts\u clip\u grad\u norm”：1.0，“tts\u eval\u interval”：500，“tts\u eval\u num\u samples”：1，“tts\u finetune\u layers”：[]，“max\u mel\u frames”：900，“rescale”：True，“rescaling\u max”：0.9，“synthesis\u batch\u size”：16，“signal\u normalization”：True，“power”：1.5，“griffin\u lim\u iters”：60，“fmax”：7600，“allow\u clipping\u in\u normalization”：True，“clip\u mels\u length”：True，“use\u lws”：False，“symmetric\u mels”：True，“trim\u silence”：True，“speaker\u embeding\u size”：256，“silence\u min\u duration\u拆分：0.4，“outrance\u min\u duration”：1.6，“use\u gst”：True，“use\u ser\u for\u gst”：True}
可训练参数：0.000M
在合成器\ saved\u models\cjgbtest\cjgbtest.pt处加载权重
从步骤78000加载的Tacotron重量
使用以下输入：
E： \cjgb\SV2TTS\synthesizer\train.txt
E： \cjgb\SV2TTS\synthesizer\mels
E： \cjgb\SV2TTS\synthesizer\embeddes
找到47个样本
+----------------+------------+---------------+------------------+
|r=2的步骤|批量|学习率|输出/步骤（r）|
+----------------+------------+---------------+------------------+
|82k步| 6 | 5e-06 | 2|
+----------------+------------+---------------+------------------+
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“E:\MockingBird main\synthesizer\u train.py”，第37行，在<模块>
列车（**VAR（ARG））
文件“E:\MockingBird main\synthesizer\train.py”，第215行，in-train
优化器。步骤（）
文件“G:\Anaconda3\lib\site packages\torch\optim\optimizer.py”，第109行，在包装器中
return func（*args，**kwargs）
文件“G:\Anaconda3\lib\site packages\torch\autograd\grad\u mode.py”，第27行，在decoration\u上下文中
return func（*args，**kwargs）
文件“G:\Anaconda3\lib\site packages\torch\optim\adam.py”，第157行，步骤
adam（params_with_grad，
adam中的文件“G:\Anaconda3\lib\site packages\torch\optim\adam.py”，第213行
func（参数，
文件“G:\Anaconda3\lib\site packages\torch\optim\adam.py”，第255行，在\u single\u tensor\u adam中
断言not step\t。is_cuda，“如果capturable=False，则state_步长不应为cuda张量。”
AssertionError：如果capturable=False，则state_步骤不应为CUDA张量。

[pzhyyd]

找到解决方法了

首先卸载pytorch

cmd 键入 pip uninstall torch 执行卸载

重新装pytorch 我这里是一个旧版本：# CUDA 11.1
（cmd键入以下内容）
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html