请问GenKGC的代码您运行成功了吗 about promptkg

[RongchuanTang]

我运行成功了，训练没有遇到问题~

[star-rui]

非常抱歉又打扰您了，请问您是根据requirements.txt利用pip安装完对应包，下载好数据集，就直接可以运行脚本文件了吗，还有其它操作吗？有对脚本文件或者代码进行修改吗？非常期待并且感谢您的回复，这对我非常重要。再次表示感谢！

[RongchuanTang]

非常抱歉又打扰您了，请问您是根据requirements.txt利用pip安装完对应包，下载好数据集，就直接可以运行脚本文件了吗，还有其它操作吗？有对脚本文件或者代码进行修改吗？非常期待并且感谢您的回复，这对我非常重要。再次表示感谢！

没有修改欸，只把脚本里的gpus数量设为了1，要不你把你各个安装包的版本放上来看看

[star-rui]

非常感谢
(genkgc) root@dl-2306060117525lg-pod-jupyter-6c8cb7979c-5ljfw:~/PromptKG/research/GenKGC# pip list
Package Version

---

absl-py 1.4.0
activations 0.1.0
aiohttp 3.8.4
aiosignal 1.3.1
appdirs 1.4.4
asttokens 2.2.1
async-timeout 4.0.2
attrs 23.1.0
backcall 0.2.0
cachetools 5.3.1
certifi 2023.5.7
cffi 1.15.1
charset-normalizer 3.1.0
chex 0.1.7
click 8.1.3
cmake 3.26.3
contourpy 1.0.7
cryptography 41.0.1
cycler 0.11.0
dataclasses 0.6
decorator 5.1.1
dm-tree 0.1.8
docker-pycreds 0.4.0
executing 1.2.0
file.utils 0.0.1
filelock 3.12.0
flax 0.3.4
fonttools 4.39.4
frozenlist 1.3.3
fsspec 2023.5.0
future 0.18.3
gitdb 4.0.10
GitPython 3.1.31
google-auth 2.19.1
google-auth-oauthlib 1.0.0
grpcio 1.54.2
huggingface-hub 0.0.8
idna 3.4
importlib-metadata 6.6.0
importlib-resources 5.12.0
ipython 8.12.2
jax 0.4.11
jaxlib 0.4.11
jedi 0.18.2
Jinja2 3.1.2
joblib 1.2.0
kiwisolver 1.4.4
lit 16.0.5.post0
Markdown 3.4.3
MarkupSafe 2.1.3
matplotlib 3.7.1
matplotlib-inline 0.1.6
ml-dtypes 0.1.0
mpmath 1.3.0
msgpack 1.0.5
multidict 6.0.4
networkx 3.1
numpy 1.20.3
nvidia-cublas-cu11 11.10.3.66
nvidia-cuda-cupti-cu11 11.7.101
nvidia-cuda-nvrtc-cu11 11.7.99
nvidia-cuda-runtime-cu11 11.7.99
nvidia-cudnn-cu11 8.5.0.96
nvidia-cufft-cu11 10.9.0.58
nvidia-curand-cu11 10.2.10.91
nvidia-cusolver-cu11 11.4.0.1
nvidia-cusparse-cu11 11.7.4.91
nvidia-nccl-cu11 2.14.3
nvidia-nvtx-cu11 11.7.91
oauthlib 3.2.2
opt-einsum 3.3.0
optax 0.1.5
packaging 23.1
parso 0.8.3
pathtools 0.1.2
pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5
Pillow 9.5.0
pip 23.0.1
prompt-toolkit 3.0.38
protobuf 4.23.2
psutil 5.9.5
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2
pyasn1 0.5.0
pyasn1-modules 0.3.0
pycparser 2.21
pyDeprecate 0.3.0
Pygments 2.15.1
pyOpenSSL 23.2.0
pyparsing 3.0.9
python-dateutil 2.8.2
pytorch-lightning 1.3.1
PyYAML 5.4.1
regex 2021.4.4
requests 2.31.0
requests-oauthlib 1.3.1
rsa 4.9
sacremoses 0.0.53
scipy 1.10.1
sentry-sdk 1.25.1
setproctitle 1.3.2
setuptools 67.8.0
six 1.16.0
smmap 5.0.0
stack-data 0.6.2
sympy 1.12
tensorboard 2.13.0
tensorboard-data-server 0.7.0
tokenizers 0.10.3
toolz 0.12.0
torch 1.8.1
torchaudio 0.8.1
torchmetrics 0.5.0
torchvision 0.9.1
tqdm 4.49.0
traitlets 5.9.0
transformers 4.7.0
triton 2.0.0
typing_extensions 4.6.2
urllib3 1.26.16
utils 1.0.1
wandb 0.15.4
wcwidth 0.2.6
Werkzeug 2.3.4
wheel 0.38.4
yarl 1.9.2
zipp 3.15.0

[star-rui]

非常抱歉又打扰您了，请问您是根据requirements.txt利用pip安装完对应包，下载好数据集，就直接可以运行脚本文件了吗，还有其它操作吗？有对脚本文件或者代码进行修改吗？非常期待并且感谢您的回复，这对我非常重要。再次表示感谢！

没有修改欸，只把脚本里的gpus数量设为了1，要不你把你各个安装包的版本放上来看看

如果方便的话可以麻烦您把您虚拟环境中安装的包粘贴一下吗，我想对照一下我安装的包是不是哪里有问题。非常感谢，谢谢您！

[RongchuanTang]

Package Version

---

absl-py 1.4.0
aiohttp 3.8.4
aiosignal 1.3.1
appdirs 1.4.4
asttokens 2.2.1
async-timeout 4.0.2
attrs 23.1.0
backcall 0.2.0
cachetools 5.3.1
certifi 2023.5.7
charset-normalizer 3.1.0
click 8.1.3
cmake 3.26.4
decorator 5.1.1
docker-pycreds 0.4.0
executing 1.2.0
filelock 3.12.1
frozenlist 1.3.3
fsspec 2023.6.0
future 0.18.3
gitdb 4.0.10
GitPython 3.1.31
google-auth 2.19.1
google-auth-oauthlib 1.0.0
grpcio 1.54.2
huggingface-hub 0.0.8
idna 3.4
importlib-metadata 6.6.0
ipython 8.12.2
jedi 0.18.2
Jinja2 3.1.2
joblib 1.2.0
lit 16.0.5.post0
Markdown 3.4.3
MarkupSafe 2.1.3
matplotlib-inline 0.1.6
mpmath 1.3.0
multidict 6.0.4
networkx 3.1
numpy 1.24.3
nvidia-cublas-cu11 11.10.3.66
nvidia-cuda-cupti-cu11 11.7.101
nvidia-cuda-nvrtc-cu11 11.7.99
nvidia-cuda-runtime-cu11 11.7.99
nvidia-cudnn-cu11 8.5.0.96
nvidia-cufft-cu11 10.9.0.58
nvidia-curand-cu11 10.2.10.91
nvidia-cusolver-cu11 11.4.0.1
nvidia-cusparse-cu11 11.7.4.91
nvidia-nccl-cu11 2.14.3
nvidia-nvtx-cu11 11.7.91
oauthlib 3.2.2
packaging 23.1
parso 0.8.3
pathtools 0.1.2
pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5
Pillow 9.5.0
pip 23.0.1
prompt-toolkit 3.0.38
protobuf 4.23.2
psutil 5.9.5
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2
pyasn1 0.5.0
pyasn1-modules 0.3.0
pyDeprecate 0.3.0
Pygments 2.15.1
pytorch-lightning 1.3.1
PyYAML 5.4.1
regex 2021.4.4
requests 2.31.0
requests-oauthlib 1.3.1
rsa 4.9
sacremoses 0.0.53
sentry-sdk 1.25.1
setproctitle 1.3.2
setuptools 67.8.0
six 1.16.0
smmap 5.0.0
stack-data 0.6.2
sympy 1.12
tensorboard 2.13.0
tensorboard-data-server 0.7.0
tokenizers 0.10.3
torch 1.7.1+cu110
torchaudio 0.7.2
torchmetrics 0.5.0
torchvision 0.8.2+cu110
tqdm 4.65.0
traitlets 5.9.0
transformers 4.7.0
triton 2.0.0
typing_extensions 4.6.3
urllib3 1.26.16
wandb 0.15.4
wcwidth 0.2.6
Werkzeug 2.3.6
wheel 0.38.4
yarl 1.9.2
zipp 3.15.0
你对比看看

[star-rui]

非常不好意**再问一下，您用GPU训练的时候，用的多大的内存，有没有报内存不够的错误，我用显卡预训练的，显卡大小是8000MiB,报错RuntimeError: CUDA out of memory.，感谢！

[RongchuanTang]

我是12G的卡，你可以把模型改为bart-base或者调小batch_size试一下

[star-rui]

真的非常感谢您！多亏了您的帮助，我才能成功地运行代码。