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
bash
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
bash
conda install libpython m2w64-toolchain -c msys2
bash
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
bash
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: \[2048, 157
解决方法
bash
删除原来生产bert文件重新生成问题6:
raise KeyError("param 'initial_lr' is not specified "
rank0\]: 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 ) ```