pytorch_lightning与lightning.pytorch冲突报错：ValueError: Expected a parent

最新推荐文章于 2024-11-24 03:05:41 发布

北洋树人

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分类专栏：无人驾驶文章标签： pytorch 人工智能 python

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本文讨论了在使用Darts进行预测时，如何处理Optuna超参数优化与pytorch_lightning库的新旧版本冲突，提供了两种方法并强调了版本管理的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题描述

使用darts做时间序列预测时，使用optuna做超参数优化，调用study.optimize(objective, timeout=7200)，报错：ValueError: Expected a parent

原因

新版本的pytorch_lightning改名为lightning,在函数objective中采用了pytorch_lightning的EarlyStopping的回调函数，同时采用了from optuna.integration import PyTorchLightningPruningCallback的PyTorchLightningPruningCallback回调函数，在optuna的3.5版本中采用了lightning.pytorch来代替pytorch_lightning，因此同时存在pytorch_lightning和lightning.pytorch两个新老版本引发了冲突。

解决方式

定义OptunaPruning类替代PyTorchLightningPruningCallback，使两个版本兼容（不推荐）。

class OptunaPruning(PyTorchLightningPruningCallback, pytorch_lightning.Callback):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
def objective(trial):
    callback = [OptunaPruning(trial, monitor="val_loss")]

参考连接：https://github.com/optuna/optuna/issues/4689

2.统一使用pytorch_lightning或lightning（推荐）。
我的具体的做法是，卸载了optuna3.5，重新安装了optuna3.4，因为optuna3.4采用的是旧版的pytorch_lightning。

注意

1.下载lightning的时候注意要pytorch、python版本之间的兼容。
在这里插入图片描述
lightning是真的坑，直接安装如果和torch版本不兼容会直接把原来的torch卸载掉，然后安装最新版本的torch，然后就会出现各种cuda、显卡驱动不适配等问题，所以下载的时候一定加上对应的版本号。
2.吐槽：怎么还有库改名字的呀，之前叫pytorch_lightning，现在又改名叫lightning,导致依赖于他们的库变得很乱，强烈吐槽！！！