函数计算FC这个问题怎么解决？
函数计算FC这个问题怎么解决？提示NotImplemented错误：无法使用来自“Meta”后端的参数运行“aten:：_local_scalr_dense”。这可能是因为此后端不存在运算符，或者在选择性/自定义构建过程中省略了运算符（如果使用自定义构建）。如果您是在移动设备上使用PyTorch的Facebook员工，请访问https://fburl.com/ptmfixes 可能的解决方案”aten:：_local_scalr_dense'仅适用于以下后端：[CPU、CUDA、BackendSelect、Python、FuncTorchDynamicLayerBackMode、Functionalize、命名、共轭、负、ZeroTensor、ADInplaceOrView、AutogradOther、AutogradCPU、AutogradCUDA、AutogradHIP、AutogradXLA、AutogradMPS、AutogradPUI、AutogradXPU、AutogradHPU、AutogradVE、AutogradLazy、AutogradMTIA、AutogradPrivateUse1、AutogradPrivate Use2、AutogradPrivateUse3、AutogradMeta、AutogradNestedTensor、Tracer、AutocastCPU、AutoGrad astCUDA、FuncTorchBatched、FuncTorch VmapMode、Batched、VmapMode，FuncTorchGradWrapper、PythonTLSSnapshot、FuncTorch-DynamicLayerFrontMode、预调度、PythonDispatcher]。CPU：注册于aten/src/aten/RegisterCPU.cpp:31188[内核]CUDA:注册于aten/src/aten/RegisterCUDA.cpp:44143[内核]后端选择：失败注册
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您遇到的NotImplementedError错误表明您尝试使用的操作aten::_local_scalar_dense在当前所选的后端"meta"中未实现。Meta后端主要用于创建计算图和进行图优化，并不支持所有实际的张量运算。错误信息中列出了该操作支持的后端列表，但"meta"并不在其中。
针对您的问题，这里有一些建议性的解决方案：切换后端：如果您在进行一些前期的图构建或验证工作，确保在实际执行计算时切换到一个支持所需运算的操作后端，比如cpu或cuda。这可以通过设置Tensor的设备或在torch.Tensor操作前指定正确的设备来完成。
环境检查：确认您的PyTorch安装正确并且包含了必要的运算支持。特别是，如果您在特定硬件（如CUDA GPU）上工作，确保PyTorch已正确编译并安装了对应的GPU支持。
自定义构建问题：如果您使用的是PyTorch的自定义构建，请检查构建配置是否包含了所有必要的运算符。根据错误信息中的提示，访问提供的链接（如果是Facebook员工的话），可能有特定于您的环境的解决方案。
更新PyTorch：有时候，最新的PyTorch版本可能已经解决了此类问题。尝试更新到PyTorch的最新稳定版本。
查阅文档：查看PyTorch官方文档或相关社区论坛（如GitHub Issues, PyTorch论坛等），了解是否有其他开发者遇到过类似问题并找到了解决方案。
此回答整理自钉群“【交流群】函数计算 AIGC 场景技术交流”2024-07-31 22:54:58赞同 8 展开评论 打赏
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