so-vits-svcを使って音声合成を学習させようとした際に、「assertionerror: cpu training is not allowed」と表示され、学習が進まないという問題に直面することがあります。このエラーは、CPUでの学習が許可されていないことを示していますが、解決策はいくつかあります。この記事では、この問題を解決するための手順と、Google Colabでの学習設定に関するアドバイスも紹介します。
エラー「assertionerror: cpu training is not allowed」の原因と解決方法
「assertionerror: cpu training is not allowed」というエラーは、GPUを使用せずにCPUで学習を開始しようとした場合に発生することが多いです。so-vits-svcはGPUによる学習を前提としているため、このエラーが表示されると学習が進みません。解決策としては、まずGPUを適切に使用できるように設定を確認する必要があります。
解決策の一つは、CUDAやPyTorchの設定を確認し、GPUを有効にすることです。特に、GPUが正しく認識されているか、CUDAバージョンやPyTorchのバージョンが対応しているかを再確認してください。
GPU設定の確認方法
まず、NVIDIAのGPU（例：GeForce RTX 3060 Laptop GPU）が正しく設定されていることを確認します。so-vits-svcがGPUを使用するには、CUDAバージョン11.xが必要です。確認方法として、以下の手順を試してみましょう。
- コマンドラインで「nvidia-smi」を入力し、GPUが認識されているかを確認。
- PyTorchがGPUを利用できるようになっているか、「torch.cuda.is_available()」を使って確認。
- 必要であれば、CUDAやPyTorchの再インストールやバージョンアップを行う。
Google Colabで学習を行う際の設定
Google Colabを使って学習を行う場合、エポック数が多すぎてGPU使用限度に達し、処理が中断される問題が発生することがあります。この場合、学習に必要なリソースを最適化するために、以下の点を調整することが有効です。
1. エポック数の調整: エポック数を減らすことで、学習時間を短縮し、GPUリソースを効率的に使うことができます。例えば、最初は50〜100エポックで試してみるのが良いでしょう。
2. バッチサイズの調整: バッチサイズを小さくすることで、メモリ使用量を削減できます。ただし、あまりにも小さいと学習が遅くなることがあるため、適度なサイズに調整してください。
Google ColabでのGPUリソース制限に対処する方法
Google Colabの無料版では、GPU使用時間に制限があります。これを回避するためには、以下の方法を試してみましょう。
- セッション時間を短縮する: 長時間の連続作業を避け、休憩を挟みながら作業する。
- 必要な部分だけ学習する: 完全な学習を一度に行わず、まずは部分的な学習で進捗を確認する。
- Colab Proへのアップグレード: より多くのリソースを必要とする場合は、Colab Proを利用することで、GPUリソース制限を緩和できます。
まとめ
so-vits-svcでの「assertionerror: cpu training is not allowed」エラーは、GPU設定が正しく行われていないことが原因で発生します。GPU設定を確認し、CUDAとPyTorchが対応するバージョンでインストールされているかを再確認することで解決できます。また、Google Colabで学習を行う場合は、エポック数やバッチサイズを調整することで、GPUリソースを効率的に使い、学習をスムーズに進めることができます。
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