RuntimeError: “slow_conv2d_cpu” not implemented for ‘Half’

背景

测试语音识别模型whisper时，出现上述错误！！
测试代码如下：

import whisper

model = whisper.load_model("base")
# print(model)

# load audio and pad/trim it to fit 30 seconds
mps_path = r"/test/1.mp3"
audio = whisper.load_audio(mps_path)
print("audio:\n", audio)
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# make log-Mel spectrogram and move to the same device as the model
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)

# detect the spoken language
_, probs = model.detect_language(mel)
print(f"Detected language: {max(probs, key=probs.get)}")

# decode the audio
options = whisper.DecodingOptions()  # fp16=False
result = whisper.decode(model, mel, options)

# print the recognized text
print(result.text)

报错原因

将输入数据的类型设置为Half（半精度浮点数，可以加快计算速度），但是Half只有GPU支持，CPU不支持半（Half）精度训练。

解决方法

通过使用 fp16=False，来指定解码选项，顺利解决了这个错误。

options = whisper.DecodingOptions(fp16=False)

网上给出的参考解决办法如下：

1. 执行代码的命令后添加“- -fp32”
2. 将use_half=False 或者 将half() 方法 修改为float()
3. 搜索代码“half”、“16”等字样，找到代码中涉及半精度的代码，进行修改