Fetching 16 files: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [04:07<00:00, 15.45s/it]
Loading pipeline components...: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 12.95it/s]
done init_pytorch_model.fp16.safetensors: 35%|████████████████████████████████████████████████████ | 608M/1.72G [02:23<03:32, 5.24MB/s]
Traceback (most recent call last):ensors: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.72G/1.72G [04:05<00:00, 11.4MB/s]
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 142, in
main()
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 139, in main
traning(lyrisfile, bert_model, tokenizer, model, diffusionModel, title, artist)
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 82, in traning
diffusion_input = Adaptermodel.get_diffusion_input(lyris_vector)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 54, in get_diffusion_input
diffusion_input = self.forward(lyris_vector)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 48, in forward
embedded_seq = self.embedding(lyris_vector)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1553, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1562, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/sparse.py", line 164, in forward
return F.embedding(
^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2267, in embedding
return torch.embedding(weight, input, padding_idx, scale_grad_by_freq, sparse)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have one of the following scalar types: Long, Int; but got torch.cuda.FloatTensor instead (while checking arguments for embedding)
Fetching 16 files: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [04:07<00:00, 15.45s/it]
Loading pipeline components...: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 12.95it/s]
done init_pytorch_model.fp16.safetensors: 35%|████████████████████████████████████████████████████ | 608M/1.72G [02:23<03:32, 5.24MB/s]
Traceback (most recent call last):ensors: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.72G/1.72G [04:05<00:00, 11.4MB/s]
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 142, in
main()
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 139, in main
traning(lyrisfile, bert_model, tokenizer, model, diffusionModel, title, artist)
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 82, in traning
diffusion_input = Adaptermodel.get_diffusion_input(lyris_vector)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 54, in get_diffusion_input
diffusion_input = self.forward(lyris_vector)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/app/lyrisOnlyModel.py", line 48, in forward
embedded_seq = self.embedding(lyris_vector)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1553, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1562, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/sparse.py", line 164, in forward
return F.embedding(
^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2267, in embedding
return torch.embedding(weight, input, padding_idx, scale_grad_by_freq, sparse)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have one of the following scalar types: Long, Int; but got torch.cuda.FloatTensor instead (while checking arguments for embedding)