python - fastai.text の pretrained_model=URLs.WT103 を使用できません

Question

単語を入力として、出力を段落として予測するモデルを作成しようとしています。fastai|textで与えられた同じ例を自分のデータ セットに実装しようとすると、エラーが発生します 。次のステップでエラーが発生します。サイトを確認したとき、以下のコードを取得するまでは問題ありませんでした. しかし、このコードはエラーになります。このエラーの原因は何ですか?

コード：

from fastai import *
from fastai.text import * 

path = untar_data(URLs.IMDB_SAMPLE)

df = pd.read_csv(path/'texts.csv')

# Language model data
data_lm = TextLMDataBunch.from_csv(path, 'texts.csv')
# Classifier model data
data_clas = TextClasDataBunch.from_csv(path, 'texts.csv', 
vocab=data_lm.train_ds.vocab, bs=32)

data_lm.save()
data_clas.save()

data_lm = TextLMDataBunch.load(path)
data_clas = TextClasDataBunch.load(path, bs=32)

learn = language_model_learner(data_lm, pretrained_model=URLs.WT103, drop_mult=0.5)
learn.fit_one_cycle(1, 1e-2)

エラーコード：

learn = language_model_learner(data_lm, pretrained_model=URLs.WT103, drop_mult=0.5)

出力：

    102     if not ps: return None
    103     if b is None: return ps[0].requires_grad
--> 104     for p in ps: p.requires_grad=b
    105 
    106 def trainable_params(m:nn.Module)->ParamList:

RuntimeError: you can only change requires_grad flags of leaf variables. If you want to use a computed variable in a subgraph that doesn't require differentiation use var_no_grad = var.detach().