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ImportError: cannot import name '〇〇'の解決策とgpt2モデル使用時のpytorch代替ライブラリ

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 rinna/japanese-gpt2-mediumとtransformersについて

 
現在GUIアプリの一部にrinna/japanese-gpt2-mediumを使ったプログラムを作り、cx_Freezeにてexe化しようとしています。

setup.pyは問題なく実行でき、exeが作成されますが、exeファイル実行の際に、どうしても以下のようなImportError: cannot import name '〇〇'from 'torch'のエラーが出ます。最新バージョンのpython3.9とtorch1.9.0でも試しましたが、似たようなエラーが発生しました。

そこでtransformersで使うフレームワークを、pytorch以外で代用できればと思っていますが、調べようにもgpt2解説サイトはtorchを基準にしているサイトが殆どですので、何を使うべきか、コードのどこを改変するべきかが分かりません。この二点についてご教授頂きたいのです。

ちなみにexe化の際にpyinstallerを使わない理由は、ファイルサイズが自然言語辞書込みで約950MBを超え実行速度に問題が出てしまうからになります。

発生している問題・エラーメッセージ

イメージ説明

該当のソースコード

import sys
from cx_Freeze import setup, Executable

base = None

if sys.platform == 'win32': base = 'Win32GUI'
packages = []
includes = ['wx', 'wx.xrc', 'wx.html', 'MeCab', 'matplotlib', 'neologdn', 'regex', 'sentencepiece',
            'torch','unicodedata', 'random', 'ctypes', 'os', 'transformers', 'pymagnitude-light','annoy']
excludes = ['tkinter']
include_files = ['new.magnitude', 'NEologd']
exe = Executable(script='GUI.py', base=base)

setup(name='name',
      options={
          'build_exe': {
              'packages': packages,
              'includes': includes,
              'excludes': excludes,
              'include_files': include_files}},
      version='0.1',
      description='converter',
      executables=[exe])
text = self.textctrl.GetValue()
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(r"rinna/japanese-gpt2-medium")
model_t = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(r"rinna/japanese-gpt2-medium")
input_t = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")
generation = model_t.generate(input_t, do_sample=True, max_length=120, num_return_sequences=2)
decode = tokenizer.batch_decode(generation)

試したこと

・python3.9とtorch1.9.0のバージョンを3.7や1.3.0に下げてsetup.py再実行/exe実行
・Tensorflowライブラリをインストールし、return_tensorsを"tf"へ、
AutoModelForCausalLMをTFAutoModelForCausalLMに変更

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