bert-vits2本地部署报错疑难问题汇总

环境：

bert-vits2.3

win 和wsl

问题描述：

bert-vits2本地部署报错疑难问题汇总

解决方案：

问题1:

Conda安装requirements里面依赖出现ERROR: No matching distribution found for opencc==1.1.6

解决方法

需要在 Python 3.11 上使用 OpenCC
打开requirements把opencc== 1.16改成1.17保存文本

问题2:

error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tool

解决方法

conda install libpython m2w64-toolchain -c msys2

 conda install -c conda-forge jieba_fast

安装VS2019

单独安装2个组件

问题3:

训练报错

TypeError: Webui_config.init() got an unexpected keyword argument 'fp16_run'

解决方法

配置文件没有更新，更新配置文件

问题4:

训练报错

rank0\]: OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_model.msgpack found in directory ./slm/wavlm-base-plus. 解决方法 没有下载pytorch_model.bin 在下面这个文件夹  **问题5:** 训练报错 RuntimeError: The expanded size of the tensor (1024) must match the existing size (2048) at non-singleton dimension 0. Target sizes: \[1024, 157\]. Tensor sizes: \[2048, 157

解决方法

删除原来生产bert文件重新生成

问题6:

raise KeyError("param 'initial_lr' is not specified "

rank0\]: KeyError: "param 'initial_lr' is not specified in param_groups\[0\] when resuming an optimizer" 解决方法 ```bash 优化爆了，手动改优化器train_ms.py代码 # 更改优化器的初始学习率参数 optim_g.param_groups[0]['initial_lr'] = 0.1 optim_d.param_groups[0]['initial_lr'] = 0.1 optim_wd.param_groups[0]['initial_lr'] = 0.1 optim_dur_disc.param_groups[0]['initial_lr'] = 0.1 # 创建调度器并应用更改后的优化器 scheduler_g = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR( optim_g, gamma=hps.train.lr_decay, last_epoch=epoch_str - 2 ) scheduler_d = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR( optim_d, gamma=hps.train.lr_decay, last_epoch=epoch_str - 2 ) scheduler_wd = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR( optim_wd, gamma=hps.train.lr_decay, last_epoch=epoch_str - 2 ) if net_dur_disc is not None: scheduler_dur_disc = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR( optim_dur_disc, gamma=hps.train.lr_decay, last_epoch=epoch_str - 2 ) ```