小编点评

**问题：** 在迁移到80服务器上重新开始运行代码时，使用到了wandb记录训练数据时遇到错误。 **报错信息：** ``` ImportError: wandb does not define 'apis' attribute ``` **定位问题：** 错误信息表明wandb库在import时没有找到'apis'属性。 **解决方案：** 尝试验证是报错的原因在于程序在import wandb时就抛出异常。因此，在终端打开python解释器，执行import wandb，果然出现了一模一样的报错信息。 **原因：** 由于wandb库版本不同，在27和80服务器上安装的版本可能不同。 **版本号对比：** - 23服务器上wandb的版本号为0.15.11 - 80服务器上wandb的版本号为0.15.12 **解决方法：** 1. 尝试更换80服务器上的wandb版本号到0.15.11。 2. 重新安装pytorch，确保版本一致。 3. 使用conda环境管理wandb版本。 4. 检查requirements.txt文件中的版本信息。 **注意：** 在更换版本号之前，请确保所有依赖项版本都一致。

正文

问题

 今天在跑代码的时候，使用到了wandb记录训练数据。
 我在23服务器上跑的好好的，但将环境迁移到80服务器上重新开始跑时，却遇到了如下报错

 看这个报错信息是由于wandb没有apis这个属性，于是我定位到具体的报错代码

 😯原来程序在import wandb时就抛出异常了。

解决方法

 我尝试验证是报错的原因在于程序导入wandb不成功而导致报错。
 因此，我在终端打开python解释器，执行import wandb，果然出现了一模一样的报错信息

 既然是wandb库的原因，一个很自然的想法便是对比27和80服务器上两个wandb库的版本号。
 23服务器上wandb的版本号为0.15.11

 80服务器上wandb的版本号为0.15.12

 我抱着试试看的心态将80服务器上wandb的版本号更换为0.15.11，然后再次运行程序，成功！

pip install wandb==0.15.11

版本号不同的原因

 事后，我思考了一下为什么会导致版本号不同。首先我利用27上导出的yml文件在80上创建环境，即用conda env create -f mdistiller.yml
而该yml文件中wandb的版本号是正确的0.15.11

 但后来我在通过该yml文件安装pytorch时中断了，因此使用pip install单独安装了pytorch。

然而pytorch安装中断会导致在pytorch之后剩下的包没有安装。所以，我使用了代码库的requirements.txt对剩下的包进行安装。

 结果我看了下requirement.txt中的wandb并没有指定版本号，这就导致了安装的wandb为0.15.12版本

至于为什么通过yml文件在安装pytorch时会中断，我想可能是因为我当初安装pytorch时使用了pip而不是conda安装